-NLP(自然语言处理)开发
什么是NLP ?自然语言处理(NLP)是关于开发能够理解人类语言的应用程序和服务。一些NLP的实际例子比如：词典翻译、聊天机器人、情绪分析等。
以下是自然语言处理(NLP)的一些成功应用:
- 搜索引擎：如谷歌，雅虎等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它会显示与你相关的结果。
- 像Facebook新闻这样的社交网站。news feed算法使用自然语言处理了解你的兴趣，并显示相关的广告和帖子。
- 语音引擎，比如苹果Siri。
- 垃圾邮件过滤器，如谷歌垃圾邮件过滤器。这不仅仅是普通的垃圾邮件过滤，现在垃圾邮件过滤器了解邮件内容，看看它是不是垃圾邮件。
1、如何使用Python从NLP开始?
自然语言工具包(NLTK)是最流行的自然语言处理(NLP)库，它是用Python编写的，并且NLTK也非常容易学习，在本NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。在开始安装NLTK之前，我假设你已经了解一些Python基础知识。
安装nltk，如果你使用的是Windows或Linux或Mac，可以使用pip安装NLTK:
$ pip install nltk要检查NLTK是否安装正确，可以打开python终端并输入以下内容:
Import nltk如果一切顺利，这意味着你已经成功安装了NLTK库。一旦你安装了NLTK，你应该通过运行以下代码来安装NLTK包:
import nltknltk.download()
2、获取网页文字内容
在这里，我们将学习如何在Python中使用NLTK与web识别页面有关的内容。首先，我们将抓取一个页面并分析文本，以了解该页面是关于什么的。urllib模块将帮助我们抓取网页：
import urllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('https://en.wikipedia.org/wiki/SpaceX')html = response.read()print(html)从这个链接可以很清楚地看出，页面是关于SpaceX的，现在让我们看看我们的代码是否能够正确识别页面的上下文。我们将使用Beautiful Soup，这是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的Python库。我们将使用beautiful soup来清理HTML标记的网页文本。
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html,'html5lib')text = soup.get_text(strip = True)print(text)
现在我们已经从抓取的web页面中获得了文本，让我们将文本转换为tokens：
tokens = [t for t in text.split()]print(tokens)
3、统计词频
nltk提供了一个函数FreqDist()，它将为我们完成这项工作。此外，我们将删除一些词(a, at, the, for等)从我们的网页，因为我们不需要他们来妨碍我们的词频计数。我们将为网页中出现频率最高的单词绘制图表，以便清楚地了解网页的上下文：
from nltk.corpus import stopwordssr= stopwords.words('english')clean_tokens = tokens[:]for token in tokens: if token in stopwords.words('english'): clean_tokens.remove(token)freq = nltk.FreqDist(clean_tokens)for key,val in freq.items(): print(str(key) + ':' + str(val))freq.plot(20, cumulative=False)
代码已经正确地识别出该网页谈论的是SpaceX。你同样可以识别新闻文章、博客等。现在我们已经成功地迈出了学习NLP的第一步，接下来我们会更深入的了解NLP～
