python自然語言處理包
A. python做自然語言處理中文有哪些強大的工具和庫
自然語言處理最有名的包叫NLTK
分詞可以用 結巴分詞
深度學習可以用 CNTK
B. python中的nltk是什麼
nltk（natural
language
toolkit)是python的自然語言處理工具包。自然語言是指人們日常交流使用的語言，如英語，印地語，葡萄牙語等。「自然語言處理」（Natural
Language
Processing
簡稱NLP）包含所有用計算機對自然語言進行的操作，從最簡單的通過計數詞出現的頻率來比較不同的寫作風格，到最復雜的完全「理解」人所說的話，至少要能達到對人的話語作出有效反應的程度。
C. python機器學習方向的第三方庫是什麼
Python開發工程師必知的十大機器學習庫：
一、Scikit-Learn
在機器學習和數據挖掘的應用中，Scikit-Learn是一個功能強大的Python包，我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析，擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。
三、PyMC
PyMC是做貝葉斯曲線的工具，其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。
四、Gensim
Gensim被稱為人們的主題建模工具，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起，還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特徵選擇方法方面，相當齊全，還有交叉驗證的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一種統計學習庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度學習庫，它提供不錯的數據結構表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似，很多基於Theano的庫都在利用其數據結構，它還支持開箱可用的GPU編程。
八、PyLearn
PyLearn是一個基於Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創建神經網路。
九、Hebel
Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫，可以通過YAML文件決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，並快速地運行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由於開發不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!
十、Neurolab
Neurolab是一個API友好的神經網路庫，其包含遞歸神經網路實現的不同變體，如果使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。
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簡介：《Python自然語言處理》中，你將學會編寫Python程序處理大量非結構化文本。你還將通過使用綜合語言數據結構訪問含有豐富注釋的數據集，理解用於分析書面通信內容和結構的主要演算法。
E. 怎樣用python處理文本情感分析
Python 有良好的程序包可以進行情感分類，那就是Python 自然語言處理包，Natural Language Toolkit ，簡稱NLTK 。NLTK 當然不只是處理情感分析，NLTK 有著整套自然語言處理的工具，從分詞到實體識別，從情感分類到句法分析，完整而豐富，功能強大。
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書名：精通Python自然語言處理
豆瓣評分：5.4
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2017-8
內容簡介：
自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機交互相關的領域之一。
本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。
本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
G. 我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）
朋友圈很多人都想學python，有一個很重要的原因是它非常適合入門。對於 人工智慧演算法 的開發，python有其他編程語言所沒有的獨特優勢， 代碼量少 ，開發者只需把精力集中在演算法研究上面。
本文介紹一個用python開發的，自動與美女尬聊的小軟體。以下都是滿滿的干貨，是我工作之餘時寫的，經過不斷優化，現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧！
准備：
編程工具IDE：pycharm
python版本： 3.6.0
首先新建一個py文件，命名為：ai_chat.py
PS： 以下五步的代碼直接復制到單個py文件裡面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼，我把代碼都貼出來了，但是排版存在問題，我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。
第一步： 引入關鍵包
簡單介紹一下上面幾個包的作用： pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件，是人類不可讀的，但是計算機去讀取時速度超快。（就是用記事本打開是亂碼）。 而 json包 是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改（記事本打開，可以看到裡面所有內容，而且都認識。） gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包，簡單容易使用，是入門NLP演算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞，對於演算法大咖來說效果一般般，但是它的速度非常快，適合入門使用。
以上這些包，不是關鍵，學習的時候，可以先跳過。等理解整個程序流程後，可以一個一個包有針對性地去看文檔。
第二步：靜態配置
這里path指的是對話語料（訓練數據）存放的位置，model_path是模型存儲的路徑。
這里是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這里為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。
第三步： 編寫一個類，實現導數據、模型訓練、對話預測一體化
首次運行的時候，會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續運行，是直接導入模型，就不用再次訓練了。
對於model類，我們一個一個來介紹。
initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最後返回用戶一個對象。
__train_model() 函數，對問題進行分詞，使用 gesim 實現詞袋模型，統計每個特徵的 tf-idf , 建立稀疏矩陣，進而建立索引。
__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的，很多項目都會有這兩個函數，用於保存模型和導入模型。不同的是，本項目用的是文件存儲的方式，實際上線用的是資料庫
get_answer() 函數使用訓練好的模型，對問題進行分析，最終把預測的回答內容反饋給用戶。
第四步：寫三個工具類型的函數，作為讀寫文件。
其中，獲取對話材料，可以自主修改對話內容，作為機器的訓練的數據。我這里只是給了幾個簡單的對話語料，實際上線的項目，需要大量的語料來訓練，這樣對話內容才飽滿。
這三個工具函數，相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數，裡面的數據是我自己編的，大家可以根據自己的習慣，添加自己的對話數據，這樣最終訓練的模型，對話方式會更貼近自己的說話方式。
第五步： 調用模型，進行對話預測
主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制著所有步驟。
運行結果：
程序後台運行結果：
如果有疑問想獲取源碼（ 其實代碼都在上面 ），可以後台私信我，回復：python智能對話。 我把源碼發你。最後，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！
H. 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python
你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。