用python進行自然語言處理
『壹』 python自然語言處理的內容簡介
《Python自然語言處理》准備了充足的示例和練習，可以幫助你：
從非結構化文本中抽取信息，甚至猜測主題或識別「命名實體」；
分析文本語言結構，包括解析和語義分析；
訪問流行的語言學資料庫，包括WordNet和樹庫(treebank)；
從多種語言學和人工智慧領域中提取的整合技巧。
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目錄
Preface
1.Language Processing and Python
1.1 Computing with Language: Texts and Words
1.2 A Closer Look at Python: Texts as Lists of Words
1.3 Computing with Language: Simple Statistics
1.4 Back to Python: Making Decisions and Taking Control
1.5 Automatic Natural Language Understanding
1.6 Summary
1.7 Further Reading
1.8 Exercises
2.Accessing Text Corpora and Lexical Resources
2.1 Accessing Text Corpora
2.2 Conditional Frequency Distributions
2.3 More Python: Reusing Code
2.4 Lexical Resources
『貳』 Python文本處理工具都有哪些
1、 NLTK — Natural Language Toolkit
搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。
2、 Pattern
Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基網路的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。
3、 TextBlob: Simplified Text Processing
TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的介面，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。
4、 MBSP for Python
MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。
關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
『叄』 如何用python自然語言處理
打開excel文件,對其中的sheet進行訪問:
excel = WIN32OLE::new('excel.Application')
workbook = excel.Workbooks.Open('c:\examples\spreadsheet.xls')
worksheet = workbook.Worksheets(1) #定位到第一個sheet
worksheet.Select
『肆』 PYTHON自然語言處理怎麼樣
記得2007年上半年，最初讀到這本書的時候還是草稿，用了整個一個暑假來仔細研究這本書，現在已經和以前的有很大不同了！ 如果你要是自然語言學或語言信息處理相關專業的學生，又對python與nltk感興趣的話，就看這本書吧，可以當做入門讀物來看，整本書即涉及到了語料庫的操作，也對傳統的基於規則的方法有所涉及。全書包括了分詞（tokenization）、詞性標注（POS）、語塊（Chunk）標注、句法剖析與語義剖析等方面，是nlp中不錯的一本實用教程。 當然缺點還是有的。算是雞蛋挑骨頭吧。首先、對理論介紹不夠，這可能與本書實用性很強的寫作風格有關，如果你要想了解更多的理論，可以看專門講理論的書籍；其次、對中文介紹不多，bird好像是澳洲人……所以，如果各位要是想為中文信息處理做貢獻的話，還是在看本書的同時，看看中文的paper吧，網上資料很多，不多說了；另外，這本書可能並不能涉及到NLTK中的全部模塊與語料，所以在研究時，可藉助NLTK的網站文檔來學習。 這本書最早是作為NLTK的在線教程出現的，每次都隨著NLTK的變化來改變，所以與NLTK關系很是「曖昧」，呵呵。總之，這本書可以說是學習NLTK的不二之選！
『伍』 Python的自然語言處理就業方向現在就業形勢好嗎
Python是目前市場上大家聽說最多的編程語言吧，0基礎小白學什麼?當然Python，轉行學什麼?也是Python……那麼Python的發展前景真的好嗎?學完好找工作嗎帶領大家了解一下吧。
1、就業崗位多，人才就業率高：
Python語言更其他的編程語言不通，該語言簡單優美、開發效率高，所以受到了不少企業的喜歡，學習Python語言後可以從事web開發、雲計算、人工智慧、科學運算等方向，而且Python也是繼Java和C++之後的第三主流編程語言，人才就業率非常高。
2、Python語言就業發展方向廣泛：
Python最強大的地方應該就是應用廣泛吧，Python語言廣泛應用於：Web應用開發、圖形界面開發、系統網路運維、網路編程、人工智慧等，涉及領域非常多，可謂是無處不在。Python可從事范圍多，自然工作機會和崗位都有很多的發揮空間。
3、企業Python人才需求量大：
根據數據統計來說，現在市場上企業對Python人才需求量是非常大的，但是現在市場上Python程序員是非常少的，競爭也比較小，可以快速就業，薪資待遇也很不錯。
4、薪資待遇好：
在眾多編程語言之中，Python是一門唯一可以處理所有業務邏輯的語言，從招聘網站上來說，Python的平均薪資待遇是非常高的，達到了1w以上，收入非常可觀。
Python薪資怎麼樣
相對了說現在的Python市場挺大的，競爭也並不
是很激烈，也是一個相對就業不錯的崗位，薪資待遇還蠻不錯的。
Python的特點
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。
6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植（也就是使其工作）到許多平台。
7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。
『陸』 自然語言處理用什麼編程語言
Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，所以用Python進行進行自然語言處理 。
『柒』 python自然語言處理lcs什麼意思
lcs是Longest common subsequence的縮寫，翻譯過來也就是最長公子序列，是一種演算法，所以python自然語言處理lcs。就是說使用python實現求解最長公子序列的演算法。
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『捌』 python 自然語言處理 根據語意判斷
lcs是Longest common subsequence的縮寫，翻譯過來也就是最長公子序列，是一種演算法，所以python自然語言處理lcs。就是說使用python實現求解最長公子序列的演算法。
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