Technologieaustausch

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Hallo zusammen, ich bin Muzuo!
Natural Language Processing (NLP) ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz und hat sich zum Ziel gesetzt, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu erzeugen. Mit der Entwicklung von Big Data und Deep Learning wurde NLP in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, beispielsweise in der maschinellen Übersetzung, Stimmungsanalyse, Textzusammenfassung usw. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python für die Verarbeitung natürlicher Sprache vorgestellt, einschließlich häufig verwendeter Bibliotheken und Tools sowie einiger praktischer Fälle.

NLP-Bibliothek in Python

Python bietet eine umfangreiche NLP-Bibliothek, die bei der schnellen Implementierung verschiedener NLP-Aufgaben helfen kann. Hier sind einige häufig verwendete NLP-Bibliotheken:

NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Verarbeitung menschlicher Sprachdaten. Es bietet viele Funktionen wie Wortsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging, Erkennung benannter Entitäten usw. Der Befehl zum Installieren von NLTK lautet wie folgt:

!pip install nltk
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spassig

spaCy ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zum Verarbeiten und Verstehen menschlicher Sprache. Es bietet viele Funktionen, wie z. B. Wortsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging, Abhängigkeitsauflösung usw. Der Befehl zum Installieren von spaCy lautet wie folgt:

!pip install spacy
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Gensim

Gensim ist eine Python-Bibliothek zur Verarbeitung von Textdaten, die hauptsächlich für unbeaufsichtigte Lernalgorithmen wie Themenmodelle, Dokumentähnlichkeit usw. verwendet wird.Der Befehl zum Installieren von Gensim lautet wie folgt