PYTHON ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Python - популярный язык программирования, который может использоваться для обработки естественного языка (NLP). С помощью NLP можно проводить анализ текста, выявлять ключевые слова и темы, делать выводы и рекомендации. Для работы с NLP в Python доступны различные библиотеки.

Одна из самых популярных библиотек для NLP в Python - это Natural Language Toolkit (NLTK). NLTK содержит множество инструментов для обработки текста, таких как токенизация (разбиение текста на слова), лемматизация (приведение слов к начальной форме), стемминг (удаление окончаний слов) и многое другое.

Вот пример использования NLTK для токенизации текста:

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Natural Language Processing is the way to go!"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

Этот код выведет список токенов в тексте:

['Natural', 'Language', 'Processing', 'is', 'the', 'way', 'to', 'go', '!']

Кроме NLTK, есть и другие библиотеки для NLP в Python, такие как spaCy, TextBlob и Gensim, каждая со своими особенностями и возможностями.

Не Изучай Программирование. Уже слишком Поздно.

Занятие 19. Обработка естественного языка

Как разбить русский текст на токены - Обработка естественного языка

Синтаксический анализ на Python - Обработка естественного языка

Создаём мозг для \

Библиотека Наташа, обработка естественного языка на примере шоу ЧТО БЫЛО ДАЛЬШЕ? Python, NLP.

Готовим русский текст для обработки на Python - Обработка естественного языка

Векторизация русского текста на Python - Обработка естественного языка

Введение в обработку естественного языка - Обработка естественного языка

NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении

BLGPG-E12128986030-24-09-19-20

Новые материалы: