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NLTK
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NLTK — the Natural Language Toolkit | NLTK — the Natural Language Toolkit | ||
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Python NLTK 自然语言处理包 | Python NLTK 自然语言处理包 | ||
==功能== | ==功能== | ||
| − | + | NLTK 提供以下功能和处理任务： | |
* 获取语料库：语料库和词典的标准化接口 | * 获取语料库：语料库和词典的标准化接口 | ||
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* 分块：正则表达式、n-gram、命名实体 | * 分块：正则表达式、n-gram、命名实体 | ||
* 解析：图表、基于特征、一致性、概率性、依赖性 | * 解析：图表、基于特征、一致性、概率性、依赖性 | ||
| − | * | + | * 语义：λ演算、一阶逻辑、模型检验 |
* 指标评测：精度、召回率、协议系数 | * 指标评测：精度、召回率、协议系数 | ||
* 概率与估计：概率分布、平滑概率分布 | * 概率与估计：概率分布、平滑概率分布 | ||
* 应用：图形化的关键字排序、分析器、WordNet查看器、聊天机器人 | * 应用：图形化的关键字排序、分析器、WordNet查看器、聊天机器人 | ||
* 语言学领域的工作：处理SIL工具箱格式的数据 | * 语言学领域的工作：处理SIL工具箱格式的数据 | ||
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| + | ==指南== | ||
| + | >>> import nltk | ||
| + | >>> nltk.download() | ||
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| + | ==项目== | ||
| + | *[https://github.com/nltk/nltk/wiki/Machine-Translation NLTK Machine Translation] [https://www.nltk.org/api/nltk.translate.html nltk.translate package] | ||
| + | *[[WordNet]] [https://www.nltk.org/howto/wordnet.html Interface] | ||
==图集== | ==图集== | ||
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==链接== | ==链接== | ||
*[http://www.nltk.org/ 官方网站] | *[http://www.nltk.org/ 官方网站] | ||
| − | *[ | + | *[https://github.com/nltk/nltk NLTK @ GitHub] |
*[http://docs.huihoo.com/nltk/ 开放文档] | *[http://docs.huihoo.com/nltk/ 开放文档] | ||
| + | *[https://www.npmjs.com/package/nlp-toolkit Natural Language Processing Toolkit for node.js] | ||
| + | *[http://download.huihoo.com/nltk NLTK数据集、文本语料和词汇资源] | ||
| + | *[http://m.blog.csdn.net/blog/huyoo/12188573 python的nltk中文使用和学习资料汇总帮你入门提高] | ||
| + | [[category:computational linguistics]] | ||
| + | [[category:natural language processing]] | ||
| + | [[category:artificial intelligence]] | ||
[[category:python]] | [[category:python]] | ||
2022年3月7日 (一) 06:33的最后版本
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您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 NLTK Thanks, Wikipedia. |
NLTK — the Natural Language Toolkit
目录 |
[编辑] 简介
Python NLTK 自然语言处理包
[编辑] 功能
NLTK 提供以下功能和处理任务：
- 获取语料库：语料库和词典的标准化接口
- 字符串处理：分词、句子分解、提取主干
- 搭配探究：t-检验、卡方、交互信息
- 词性标识符：n-gram、backoff、Brill、HMM、TnT
- 分类：决策树、最大熵、朴素贝叶斯、EM、k-means
- 分块：正则表达式、n-gram、命名实体
- 解析：图表、基于特征、一致性、概率性、依赖性
- 语义：λ演算、一阶逻辑、模型检验
- 指标评测：精度、召回率、协议系数
- 概率与估计：概率分布、平滑概率分布
- 应用：图形化的关键字排序、分析器、WordNet查看器、聊天机器人
- 语言学领域的工作：处理SIL工具箱格式的数据
[编辑] 指南
>>> import nltk >>> nltk.download()
[编辑] 项目
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