from nltk.tag import pos_tag text = "NLTK is a powerful library for NLP." tokens = word_tokenize(text) pos_tags = pos_tag(tokens) print("词性标注结果:", pos_tags) 命名实体识别 命名实体识别是识别文本中的专有名词,如人名、地名、组织名等。NLTK提供了
from nltk.tag import pos_tag from nltk.tokenize import word_tokenize text = "NLTK is a powerful library for NLP." tokens = word_tokenize(text) pos_tags = pos_tag(tokens) print("词性标注结果:", pos_tags) 输出结果: 词性标注结果: [('NLTK', 'NNP'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT...
通过PorterStemmer和WordNetLemmatizer，NLTK支持词干提取和词形还原，帮助简化词汇形式。词干提取和词形还原的目的是将单词还原到其最基础、最原始的形式。以下是相关的代码示例：```python from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer stemmer = PorterStemmer()lemmatizer = WordNetLemmatizer()stemmed ...
import sys # >-- system library import time # >-- system library import locomotive # >-- custom application code library in the "locomotive" directory 测试 Python unittest 标准库提供一个非常好的测试解决方案。熟悉 JUnit 的 Java 开发人员和熟悉 Test::Unit 框架的 Ruby 开发人员应该...
NLTK LibraryUserNLTK LibraryUser提供文本分词词性标注命名实体识别返回人名 旅行图 当我们讨论自然语言处理技术时,想象一个旅行过程,我们需要经过几个步骤才能到达目的地,以下是描述这个过程的旅行图: SystemUser 数据准备 收集文本 清洗文本 处理过程 分词
doc = nlp("spaCy is an open-source library for advanced Natural Language Processing in Python.") # 词汇标注 tokens = [token.text for token in doc] print("词汇标注:", tokens) # 词性标注 pos_tags = [(token.text, token.pos_) for token in doc] ...
Gate NLP library 其中自然语言工具包(NLTK)是最受欢迎的自然语言处理库(NLP),它是用Python编写的,而且背后有非常强大的社区支持。 NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中,我们将使用Python NLTK库。 安装NLTK
Machine learning lies at the intersection of IT, mathematics, and natural language and is typically used in big-data applications. This article discusses the Python programming language and its NLTK library, then applies them to a machine learning project. NewJoakim...
import sys # >-- system library import time # >-- system library import locomotive # >-- custom application code library in the "locomotive" directory 测试 Python unittest 标准库提供一个非常好的测试解决方案。熟悉 JUnit 的 Java 开发人员和熟悉 Test::Unit 框架的 Ruby 开发人员应该会觉得 清单 ...
先装python，在装pycharm，将python的路径添加到电脑路径的path中 2，re是python自带的库，不需要再...