NLTK PYTHON РУССКИЙ
Библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) является одной из наиболее популярных библиотек для обработки естественного языка на Python. Она предоставляет широкий спектр инструментов для работы с текстовыми данными. Одной из задач, которые можно решать с помощью NLTK, является анализ текста на русском языке.
Для начала работы с NLTK и русским языком необходимо установить русский языковой корпус. Для этого необходимо выполнить:
import nltknltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')nltk.download('stopwords')nltk.download('wordnet')
После установки корпуса можно приступать к работе с текстовыми данными на русском языке. Например, можно провести токенизацию (разделение текста на отдельные слова и знаки препинания) и получить список токенов:
from nltk.tokenize import word_tokenizetext = "Какой-то текст на русском языке."tokens = word_tokenize(text, language='russian')
Также можно провести лемматизацию (приведение слов к нормальной форме) и получить список лемм:
from nltk.stem import WordNetLemmatizerlemmatizer = WordNetLemmatizer()words = ['коты', 'бежали', 'по', 'лесу']lemmas = [lemmatizer.lemmatize(word, pos='v') for word in words]
Еще одной полезной задачей при работе с текстами является определение частей речи слов. Для этого можно использовать модуль pos_tag:
from nltk import pos_tagwords = ['коты', 'бежали', 'по', 'лесу']pos = pos_tag(words, lang='rus')
Библиотека NLTK позволяет проводить анализ и обработку текстовых данных на русском языке, что делает ее очень полезной для различных задач в области обработки естественного языка.
Усенко Михаил - Собеседование python разработчик
Библиотека Наташа, обработка естественного языка на примере шоу ЧТО БЫЛО ДАЛЬШЕ? Python, NLP.
Не Изучай Программирование. Уже слишком Поздно.
NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении
Aula 8.2: Introdução ao NLTK - Introdução à Linguagem de Programação Python
Python - Урок 13. Библиотека Natasha: извлекаем имена и фамилии из текстов на русском языке
Новые материалы: