NLTK文档 - Python

简介

Natural Language Toolkit（NLTK）是一个用Python编写的自然语言处理库，提供了各种工具和数据集，用于处理文本数据以进行自然语言处理任务。它可以帮助程序员快速实现各种文本处理任务，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等等。

安装

NLTK使用pip进行安装，可以在命令行输入以下命令进行安装：

pip install nltk

常用功能

分词

分词是将文本分解成词语的过程。在NLTK中，使用word_tokenize()函数可以实现分词功能。

import nltk

text = "This is a sentence."
words = nltk.word_tokenize(text)
print(words)

输出：

['This', 'is', 'a', 'sentence', '.']

词性标注

词性标注是将每个词语标注为它们在句子中的词性的过程。在NLTK中，使用pos_tag()函数可以实现词性标注功能。

import nltk

text = "This is a sentence."
words = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(words)
print(tags)

输出：

[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')]

命名实体识别

命名实体识别是将文本中的命名实体（人名、地名、组织机构名等）识别出来的过程。在NLTK中，使用ne_chunk()函数可以实现命名实体识别功能。

import nltk

text = "Barack Obama was born in Hawaii."
words = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(words)
entities = nltk.ne_chunk(tags)
print(entities)

输出：

(S
  (PERSON Barack/NNP Obama/NNP)
  was/VBD
  born/VBN
  in/IN
  (GPE Hawaii/NNP)
  ./.)

情感分析

情感分析是对文本的情感色彩进行分析的过程。在NLTK中，可以使用Vader情感分析工具进行情感分析。

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

text = "This movie is really good."
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
scores = sid.polarity_scores(text)
print(scores)

输出：

{'neg': 0.0, 'neu': 0.341, 'pos': 0.659, 'compound': 0.4926}

结论

以上是关于NLTK的基本介绍以及常用功能的演示。NLTK是一个非常强大的自然语言处理库，可以帮助程序员实现各种文本处理任务。对于进行自然语言处理的开发者来说，了解和掌握NLTK是非常重要的。