【Python 文本分析】零基础也能轻松掌握的学习路线与参考资料

news2024/11/16 12:56:46

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Python 常用的文本分析工具有很多，如 Natural Language Toolkit (NLTK)、TextBlob、spaCy、Jieba等。本文将分别介绍这些工具及其对应的学习路线、参考资料和优秀实践。

Natural Language Toolkit (NLTK)

Natural Language Toolkit (NLTK) 是 Python 中文本分析研究最为广泛和有用的工具包之一。它包括了很多经典的文本分析算法，如词频统计、词性标注、命名实体识别、情感分析等。NLTK 的学习路线如下：

（1）基本原理学习

NLTK 基于 Python 实现，并且涉及了很多基本的自然语言处理原理，包括分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、情感分析等。因此，在学习 NLTK 之前，我们需要对这些基本原理有一定的了解。

（2）NLTK 下载

学习 NLTK 前，我们需要先下载 NLTK 的核心内容，包括语料库和一些示例代码，通过以下命令即可下载：

import nltk

nltk.download()

（3）基本使用

在下载并安装好 NLTK 后，我们可以通过以下代码进行简单的演示，如分词、词性标注、命名实体识别：

import nltk

# 分词
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."
words = nltk.word_tokenize(text)
print(words)

# 词性标注
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."
words = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(words)
print(tags)

# 命名实体识别
text = "Steve Jobs was the CEO of Apple Corp."
words = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(words)
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tags)
print(entities)

（4）应用实例

学习 NLTK 后，我们可以通过以下实例了解 NLTK 在文本分析领域的应用：

通过 NLTK 进行情感分析：https://towardsdatascience.com/nlp-for-beginners-sentiment-analysis-using-nltk-part-1-2-d1c320e462e0
利用 NLTK 进行关键词提取：https://towardsdatascience.com/nlp-for-beginners-using-nltk-part-1-2-arabic-text-preprocessing-identifying-named-entities-6a8e71e62b66

（5）参考资料

NLTK 官方文档：https://www.nltk.org/
《Python 自然语言处理》（第二版）：https://www.nltk.org/book/
《Python 自然语言处理基础教程》：http://www.jianshu.com/p/86f95ed6b172

TextBlob

TextBlob 是一个基于 NLTK 的简单易用的文本处理工具，它能够进行分句、分词、词性标注、情感分析等。与 NLTK 相比，TextBlob 更加易学易用，并且具有更好的语义分析功能。学习路线如下：

（1）基本原理学习

TextBlob 基于 NLTK 实现，所以它通过了解分词、词性标注、情感分析等基本原理，来更加深入了解 TextBlob 的使用方法。

（2）基本使用

TextBlob 的基本使用与 NLTK 类似，不同的是 TextBlob 具有更好的语义分析能力。通过以下代码可以对文本进行分句、分词、词性标注、情感分析：

from textblob import TextBlob

# 分句
text = "This is a sample sentence. I love TextBlob."
blob = TextBlob(text)
sentences = blob.sentences
print(sentences)

# 分词
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."
blob = TextBlob(text)
words = blob.words
print(words)

# 词性标注
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."
blob = TextBlob(text)
tags = blob.tags
print(tags)

# 情感分析
text = "I love TextBlob."
blob = TextBlob(text)
polarity, subjectivity = blob.sentiment
print("Sentiment: polarity = {:.2f}, subjectivity = {:.2f}".format(polarity, subjectivity))

（3）应用实例

TextBlob 在语义分析方面相对于 NLTK 更加优秀，应用实例包括：

在文本中抽取实体并进行情感分类：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/natural-language-processing-for-beginners-using-textblob/
在 Twitter 数据中评估用户的情感：https://www.datacamp.com/community/tutorials/text-analytics-beginners-nltk

（4）参考资料