Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Привет всем, я Музуо!
Обработка естественного языка (НЛП) является важной отраслью области искусственного интеллекта. Она призвана дать возможность компьютерам понимать, анализировать и генерировать человеческий язык. С развитием больших данных и глубокого обучения НЛП стало широко использоваться в различных областях, таких как машинный перевод, анализ настроений, обобщение текста и т. д. В этой статье будет рассказано, как использовать Python для обработки естественного языка, включая часто используемые библиотеки и инструменты, а также приведены некоторые практические примеры.

Библиотека НЛП на Python

Python предоставляет богатую библиотеку НЛП, которая помогает быстро реализовать различные задачи НЛП. Вот некоторые часто используемые библиотеки НЛП:

НЛТК

NLTK (Natural Language Toolkit) — это библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки данных человеческого языка. Он предоставляет множество функций, таких как сегментация слов, маркировка частей речи, распознавание именованных объектов и т. д. Команда для установки NLTK выглядит следующим образом:

!pip install nltk
1

спаСи

spaCy — мощная библиотека Python для обработки и понимания человеческого языка. Он предоставляет множество функций, таких как сегментация слов, маркировка частей речи, разрешение зависимостей и т. д. Команда для установки spaCy выглядит следующим образом:

!pip install spacy
1

Генсим

Gensim — это библиотека Python для обработки текстовых данных, в основном используемая для алгоритмов неконтролируемого обучения, таких как тематические модели, сходство документов и т. д.Команда для установки Gensim выглядит следующим образом.