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

BLGPG-1CBC9F71C991-24-11-24-00

Новые материалы: