Руководство по NLTK с использованием Python
Библиотека NLTK в Python – одна из лучших библиотек Python для любой задачи обработки естественного языка. Она предоставляет множество полезных функций для обработки текстов, включая токенизацию, выделение корней, теги, синтаксический анализ и многие другие вещи, необходимые для создания моделей машинного обучения для любого приложения обработки естественного языка. В этой статье я познакомлю вас с NLTK и ее использованием с помощью Python.
Что такое NLTK в Python?
NLTK – это библиотека Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка. От преобразования текстовых данных до создания приложения на основе NLP, такого как анализатор настроений, распознавание именованных сущностей и т. д. Все это можно сделать с помощью библиотеки NLTK в Python. Поскольку это ведущий фреймворк в Python для создания приложений NLP, библиотеку NLTK используют в своих приложениях известные компании, например:
- Shelf
- Quezx
- Autonom8
- Botanalytics
- Bunch
- Tech Stacks и многие другое.
Чтобы создать приложение NLP с помощью библиотеки NLTK в Python, у вас должен быть Python версии 3.5 или выше. Вы можете легко установить эту библиотеку с помощью команды pip; pip install nltk. Теперь в разделе ниже я покажу вам руководство по NLTK с использованием Python.
NLTK в Python (Руководство)
Перед созданием любого приложения, основанного на обработке естественного языка, нам необходимо обработать данные, которые мы используем. Ниже приведены некоторые шаги, которые всегда необходимы при создании приложения NLP:
- Токенизация: разделение фрагмента текста на токены или слова называется токенизацией.
- Удаление стоп-слов: стоп-слова – это самые распространенные слова в любом языке. Нет правильного определения игнорируемых слов, вы можете думать об этих словах как о словах, которые используются для создания значимого предложения. Например, такие слова, как «the», «is», «a», «as», представляют собой определенный тип стоп-слов, которые необходимо удалить из текстовых данных, которые вы используете, иначе это может повлиять на производительность вашей модели.
Ниже показано, как можно выполнить задачу токенизации и удаления стоп-слов с помощью библиотеки NLTK в Python:
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
text = "Hi, My name is Aman Kharwal, I am here to guide you to your journey in Machine Learning for free."
tokens = word_tokenize(text)
tokenization = [word for word in tokens if not word in stopwords.words('english')]
print(tokens)
print(tokenization)
Помимо токенизации и удаления стоп-слов, вам еще предстоит выполнить множество задач по подготовке текстовых данных для создания приложения на основе обработки естественного языка. Но эти задачи зависят от типа приложения, над которым вы работаете, а токенизация и удаление стоп-слов необходимы при работе с текстовыми данными всегда.
Резюме
Я надеюсь, что эта статья о библиотеке NLTK в Python помогла вам понять, почему эта библиотека в Python так популярна. Короче говоря, если вы хотите создать приложение любого типа на основе обработки естественного языка, вы можете использовать ее в любой задаче от базовой обработки текста до создания модели машинного обучения. Надеюсь, вам понравилась эта статья о библиотеке NLTK в Python.
