3 使用Unicode进行文字处理Text Processing with Unicode1 what is unicode2 Extracting encoded text from files3 Regular Expressions for Detecting Word Patterns4 Normalizing Text5 Regular Expressions for Tokenizi
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2024-06-01 15:51:26
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我始终认为，手写笔记与涂鸦才是最直接高效的记录方式。由于手写非常自由，无需理会排版换行，无论在学习课堂还是工作开会等场景，效率和直观性上都秒杀传统的打字输入方式。加上如今 Apple Pencil、Surface Pen 等触控笔的出现，使得在 iPad Pro、Surface 上面有着极佳的书写体验。然而，像印象笔记、OneNote、Notability、Word&
# 使用 Python NLTK 识别人名
在许多自然语言处理（NLP）任务中，命名实体识别（NER）是一个重要的领域。NER的任务是识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地点名和组织名。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）库来识别人名。
## 什么是 NLTK？
NLTK 是一个强大的 Python 库，用于处理
原创
2024-09-03 06:04:06
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基础知识1NLP流水线句子分片 将文本分解成独立的句子。根据标点或其他格式信息。将词汇变成标记(token) tokenization。标点符号也应作为标记。预测每个标记的词性 把每个单词(以及上下文环境中的一些单词)输入 词性分类模型 得到词性(名词/动词/形容词等)。 词性分类模型是完全依据统计学的，是依靠从前的句子训练出来的。文本还原 lemmatization。因为单词可能会有变形(例如复
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别（NER）是一个重要的任务，旨在识别人名、地名等特定信息。在Python中，NLTK（Natural Language Toolkit）是一个流行的库，提供了多种工具来处理文本数据。本文将详细探讨如何使用NLTK识别人名和地名，包含问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化等内容。
## 问题背景
在处理用户上传的文档时，我们需要自动提取出
【NLP】Python--中文分词 走进大秦帝国1 NLTK简介NLTK（Natural language Toolkit）：自然语言工具包，Python编程语言实现的统计自然语言处理（NLP）工具。它是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学的史蒂芬-伯德和爱德华·洛珀编写的。 NLTK支持NLP研究和教学相关的领域，包括经验语言学，认知科学，人工智能，信息检索和机器学习。 在2
首先去http://nltk.org/install.html下载相关的安装程序，然后
在cmd窗口中，进入到python的文件夹内的 Scripts内，运行easy_install pip
安装PyYAML and NLTK：pip install pyyaml nltk
这样就将nltk安装完成，安完可以测试下。
然后敲入下面的代码，进入NLTK数据源下载界面：import nltk
nltk
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2023-07-02 19:01:56
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我们首先来加载我们自己的文本文件，并统计出排名前20的字符频率if __name__=="__main__":
corpus_root='/home/zhf/word'
wordlists=PlaintextCorpusReader(corpus_root,'.*')
for w in wordlists.words():
print(w)
fdis
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2024-06-05 16:10:21
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思路：一、数据收集，可以采用爬虫对网上海里的明星信息进行有针对的爬取二、格式化数据，存入mysq，把明星的自拍照的文件名存入数据库中三、使用百度的api对程序进行编写，说实话，百度人脸识别做的很棒了，精确度很高四、你上传一张图片（或者你能想象到的方式），后面的程序会对你海量的数据库中人的信息进行比对五、输出匹配到的人的信息，和相似度的数值。直接上代码：测试图片：明星数据库：明星的照片所在目录：明星
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2023-11-09 09:05:35
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、解释、生成人类语言。在Python中，NLTK（Natural Language Toolkit）库是一个功能强大、广泛使用的自然语言处理库。本篇博客将深入介绍NLTK库的使用，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等常见任务，并通过实例演示其在实
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2024-06-17 07:37:39
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一、简介1.Natural Language ToolKit(NLTK) 自然语言处理包：是一个用于自然语言处理和文本分析的综合性python库。用于NLP的研究和开发。2.NLTK 文档和API 可在http://text-processing.com. 查看。3.Tokenization（标记化）标记化是将字符串拆分成一个片段或标记列表的过程。一个符号是一个整体的一部分，所以一个单词是一个句子
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2023-08-03 16:16:46
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安装nltk需要两步：安装nltk和安装nltk_data数据包安装nltk安装nltk很简单，可以直接在pycharm环境中安装，flie —> settings—> Python Interpreter —> 点击+ —> 搜索nltk —> intall Package接下来需要安装nltk_data数据包才能使用nltk手动安装nltk最简单的办法：在pych
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2023-08-23 17:12:42
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# 如何使用 NLTK 下载 Python 库
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能交叉领域的一部分，Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）是处理人类语言数据的强大工具。本文将指导你如何在 Python 中下载和使用 NLTK 库。
## 流程概览
为了更清楚地理解如何下载并开始使用 NL
Python NLTK学习2(FreqDist对象)发表于: 2016年12月20日 除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。频率分布打开Python解释器，输入如下代码：import nltk
from nltk.book import *
fdist1 = FreqDist(text1)我们
前提：下载配置好了python 和pip ,详见python安装pip打开终端：cmd--->pip install nltk即可（可能第一次会报错，多试几次）建议不要通过创建py文件或者python命令行，然后输入>>>import nltk>>>nltk.download()因为这种方式常常会由于网络的原因导致出现下载异常；这里我分享了我的
原创
2022-07-25 05:47:41
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# NLTK Python安装及使用指南
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学的交叉领域，旨在让机器能够理解和生成自然语言。Python作为一种强大的编程语言，拥有众多库来实现NLP任务，其中最著名的库之一便是NLTK（Natural Language Toolkit）。在本文中，我们将探讨如何安装NLTK库，并通过一些简单的代码示
要在Python环境中安装NLTK (Natural Language Toolkit)，你需要注意一些软件和硬件要求，同时遵循一系列的步骤来确保安装成功。在这篇博文中，我将详细介绍“Python安装NLTK”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
### 环境准备
**软硬件要求**
- 操作系统：Windows、MacOS 或 Linux
- Python
# 使用 Python NLTK 进行自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算语言学的一个重要分支，其核心在于计算机对人类语言的理解和应用。Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）库是处理文本数据的重要工具，本篇文章将介绍如何使用 NLTK 进行基础的自然语言处理，并提供相关代码示例。
## 什么是 NLTK？
NLTK 是一个强大的 Pyt
1、在cmd窗口中，进入到python的文件夹内的 Scripts内，我的目录地址是：D:\Python\Scripts
命令行输入：easy_install pip
2.运行结束后，安装PyYAML and NLTK ，命令行输入：pip install pyyaml nltk
会有很多进度条，最后显示successfully 。。这样就将nltk
原创
2021-08-28 09:51:30
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# 分段技术在自然语言处理中的应用
> 本篇文章将介绍如何使用Python中的Natural Language Toolkit (NLTK)来实现分段技术，以帮助自然语言处理任务更好地处理文本数据。我们将首先了解分段技术的背景和作用，然后介绍如何使用NLTK来实现分段，并给出相应的代码示例。
## 1. 分段技术的背景和作用
在自然语言处理中，分段（Segmentation）指的是将一段连续
原创
2023-10-05 18:02:29
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