Compartir tecnología

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Hola a todos, soy Muzuo!
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama importante del campo de la inteligencia artificial que se compromete a permitir que las computadoras comprendan, analicen y generen el lenguaje humano. Con el desarrollo de big data y el aprendizaje profundo, la PNL se ha utilizado ampliamente en diversos campos, como la traducción automática, el análisis de sentimientos, el resumen de textos, etc. Este artículo presentará cómo usar Python para el procesamiento del lenguaje natural, incluidas las bibliotecas y herramientas de uso común, así como algunos casos prácticos.

Biblioteca de PNL en Python

Python proporciona una rica biblioteca de PNL que puede ayudar a implementar rápidamente varias tareas de PNL. A continuación se muestran algunas bibliotecas de PNL de uso común:

No se puede leer

NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca Python de código abierto para procesar datos del lenguaje humano. Proporciona muchas funciones, como segmentación de palabras, etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades con nombre, etc. El comando para instalar NLTK es el siguiente:

!pip install nltk
1

espacio

spaCy es una poderosa biblioteca de Python para procesar y comprender el lenguaje humano. Proporciona muchas funciones, como segmentación de palabras, etiquetado de partes del discurso, resolución de dependencias, etc. El comando para instalar spaCy es el siguiente:

!pip install spacy
1

Gensim

Gensim es una biblioteca de Python para procesar datos de texto, que se utiliza principalmente para algoritmos de aprendizaje no supervisados, como modelos de temas, similitud de documentos, etc.El comando para instalar Gensim es el siguiente