Python中的自然语言处理库有哪些?

1. 简介

自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一门研究如何使计算机“理解”人类语言的学科,它是人工智能领域中的重要分支。在Python中,有多种用于自然语言处理的库。

2. NLTK

2.1 简介

NLTK(Natural Language Toolkit)是Python中最常用的自然语言处理库之一。它提供了各种各样的工具,可以用于文本分类、标记、解析,语料库等等。

2.2 安装

安装NLTK非常简单,只需要在命令行输入以下命令即可:

pip install nltk

2.3 常用功能

NLTK提供了很多常用的自然语言处理功能,下面列举了一些常用的:

2.3.1 分词

将文本划分为一个一个的词语,常用的方法有:

空格分词

基于词典的分词

基于规则的分词

使用NLTK进行分词非常简单,只需要使用nltk.tokenize包中的函数即可:

import nltk

text = "I love Natural Language Processing."

tokens = nltk.word_tokenize(text)

print(tokens)

# Output: ['I', 'love', 'Natural', 'Language', 'Processing', '.']

2.3.2 词性标注

词性标注是将每个词语赋予一个词性(Part of Speech,简称POS)标签,例如名词、动词、形容词等等。使用NLTK进行词性标注非常简单,只需要使用nltk.pos_tag函数即可:

import nltk

text = "I love Natural Language Processing."

tokens = nltk.word_tokenize(text)

tags = nltk.pos_tag(tokens)

print(tags)

# Output: [('I', 'PRP'), ('love', 'VBP'), ('Natural', 'JJ'), ('Language', 'NNP'), ('Processing', 'NNP'), ('.', '.')]

2.3.3 停用词过滤

停用词是指在一个文本中频率非常高但是没有什么意义的词语,例如“a”、“an”、“the”等等。在进行文本处理的过程中,通常会将这些停用词过滤掉。使用NLTK进行停用词过滤非常简单,只需要使用nltk.corpus包中的stopwords函数即可:

import nltk

from nltk.corpus import stopwords

text = "I love Natural Language Processing."

tokens = nltk.word_tokenize(text)

filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stopwords.words('english')]

print(filtered_tokens)

# Output: ['love', 'Natural', 'Language', 'Processing', '.']

3. spaCy

3.1 简介

spaCy是一个新兴的自然语言处理库,它非常快,并且具有非常好的文档和API文档。spaCy具有流线型的设计,可以非常容易地集成到工作流程中。

3.2 安装

安装spaCy非常简单,只需要在命令行输入以下命令即可:

pip install spacy

还需要下载模型,可以使用以下命令进行下载:

python -m spacy download en_core_web_sm

3.3 常用功能

spaCy提供了很多常用的自然语言处理功能,下面列举了一些常用的:

3.3.1 分词

使用spaCy进行分词非常简单,只需要使用nlp函数即可:

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

text = "I love Natural Language Processing."

doc = nlp(text)

for token in doc:

print(token.text)

# Output:

# I

# love

# Natural

# Language

# Processing

# .

3.3.2 词性标注

使用spaCy进行词性标注非常简单,只需要使用pos_函数即可:

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

text = "I love Natural Language Processing."

doc = nlp(text)

for token in doc:

print(token.text, token.pos_)

# Output:

# I PRON

# love VERB

# Natural ADJ

# Language PROPN

# Processing PROPN

# . PUNCT

3.3.3 命名实体识别

命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是将文本中的实体识别出来,并且分为不同的类别,例如人名、地名、组织机构名等等。使用spaCy进行命名实体识别非常简单,只需要使用ents函数即可:

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

text = "Barack Obama was born in Hawaii."

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:

print(ent.text, ent.label_)

# Output:

# Barack Obama PERSON

# Hawaii GPE

4. TextBlob

4.1 简介

TextBlob是另一个常用的自然语言处理库,它提供了各种各样的文本处理功能,例如分词、词性标注、情感分析等等。

4.2 安装

安装TextBlob非常简单,只需要在命令行输入以下命令即可:

pip install textblob

4.3 常用功能

TextBlob提供了很多常用的自然语言处理功能,下面列举了一些常用的:

4.3.1 分词

使用TextBlob进行分词非常简单,只需要使用words函数即可:

from textblob import TextBlob

text = "I love Natural Language Processing."

blob = TextBlob(text)

for word in blob.words:

print(word)

# Output:

# I

# love

# Natural

# Language

# Processing

4.3.2 词性标注

使用TextBlob进行词性标注非常简单,只需要使用tags函数即可:

from textblob import TextBlob

text = "I love Natural Language Processing."

blob = TextBlob(text)

for word, tag in blob.tags:

print(word, tag)

# Output:

# I PRP

# love VBP

# Natural JJ

# Language NNP

# Processing NNP

4.3.3 情感分析

情感分析是分析文本情感的一种方法,常用的情感分析包括正面情感、负面情感和中性情感等等。使用TextBlob进行情感分析非常简单,只需要使用sentiment函数即可:

from textblob import TextBlob

text = "I love Natural Language Processing."

blob = TextBlob(text)

print(blob.sentiment)

# Output:

# Sentiment(polarity=0.5, subjectivity=0.6)

5. 总结

本文介绍了Python中常用的自然语言处理库NLTK、spaCy和TextBlob,分别介绍了它们的安装方法以及常用功能。在实际使用中,可以根据需求选择适合的库进行处理。

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