Partage de technologie

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Bonjour à tous, je suis Muzuo !
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche importante du domaine de l'intelligence artificielle. Il vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'analyser et de générer le langage humain. Avec le développement du big data et du deep learning, la PNL a été largement utilisée dans divers domaines, tels que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la synthèse de textes, etc. Cet article présentera comment utiliser Python pour le traitement du langage naturel, y compris les bibliothèques et outils couramment utilisés, ainsi que quelques cas pratiques.

Bibliothèque PNL en Python

Python fournit une riche bibliothèque NLP qui peut aider à mettre en œuvre rapidement diverses tâches NLP. Voici quelques bibliothèques NLP couramment utilisées :

NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) est une bibliothèque Python open source pour le traitement des données du langage humain. Il fournit de nombreuses fonctions telles que la segmentation des mots, le marquage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, etc. La commande pour installer NLTK est la suivante :

!pip install nltk
1

espace

spaCy est une puissante bibliothèque Python pour traiter et comprendre le langage humain. Il fournit de nombreuses fonctions, telles que la segmentation des mots, le marquage de parties du discours, la résolution des dépendances, etc. La commande pour installer spaCy est la suivante :

!pip install spacy
1

Gensim

Gensim est une bibliothèque Python de traitement de données textuelles, principalement utilisée pour les algorithmes d'apprentissage non supervisé, tels que les modèles de sujets, la similarité de documents, etc.La commande pour installer Gensim est la suivante