用python进行自然语言处理
‘壹’ python自然语言处理的内容简介
《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你：
从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”；
分析文本语言结构，包括解析和语义分析；
访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)；
从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。
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目录
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
‘贰’ Python文本处理工具都有哪些
1、 NLTK — Natural Language Toolkit
搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧，这儿也就不多说了。不过引荐两本书籍给刚刚触摸NLTK或许需求具体了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介绍NLTK里的功用用法为主，一起附带一些Python常识，一起国内陈涛同学友情翻译了一个中文版，这儿可以看到：引荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，这本书要深入一些，会涉及到NLTK的代码结构，一起会介绍怎么定制自己的语料和模型等，相当不错。
2、 Pattern
Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理东西，它更是一套web数据挖掘东西，囊括了数据抓取模块(包含Google, Twitter, 维基网络的API，以及爬虫和HTML剖析器)，文本处理模块(词性标示，情感剖析等)，机器学习模块(VSM, 聚类，SVM)以及可视化模块等，可以说，Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑，不过这儿我们暂时把Pattern放到文本处理部分。我个人首要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有许多很不错的文本处理功用，包含基础的tokenize, 词性标示，语句切分，语法检查，拼写纠错，情感剖析，句法剖析等，相当不错。
3、 TextBlob: Simplified Text Processing
TextBlob是一个很有意思的Python文本处理东西包，它其实是根据上面两个Python东西包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供给了许多文本处理功用的接口，包含词性标示，名词短语提取，情感剖析，文本分类，拼写检查等，甚至包含翻译和语言检测，不过这个是根据Google的API的，有调用次数约束。
4、 MBSP for Python
MBSP与Pattern同源，同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室，供给了Word Tokenization, 语句切分，词性标示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本处理功用，感兴趣的同学可以重视。
关于 Python文本处理工具都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
‘叁’ 如何用python自然语言处理
打开excel文件,对其中的sheet进行访问:
excel = WIN32OLE::new('excel.Application')
workbook = excel.Workbooks.Open('c:\examples\spreadsheet.xls')
worksheet = workbook.Worksheets(1) #定位到第一个sheet
worksheet.Select
‘肆’ PYTHON自然语言处理怎么样
记得2007年上半年，最初读到这本书的时候还是草稿，用了整个一个暑假来仔细研究这本书，现在已经和以前的有很大不同了！ 如果你要是自然语言学或语言信息处理相关专业的学生，又对python与nltk感兴趣的话，就看这本书吧，可以当做入门读物来看，整本书即涉及到了语料库的操作，也对传统的基于规则的方法有所涉及。全书包括了分词（tokenization）、词性标注（POS）、语块（Chunk）标注、句法剖析与语义剖析等方面，是nlp中不错的一本实用教程。 当然缺点还是有的。算是鸡蛋挑骨头吧。首先、对理论介绍不够，这可能与本书实用性很强的写作风格有关，如果你要想了解更多的理论，可以看专门讲理论的书籍；其次、对中文介绍不多，bird好像是澳洲人……所以，如果各位要是想为中文信息处理做贡献的话，还是在看本书的同时，看看中文的paper吧，网上资料很多，不多说了；另外，这本书可能并不能涉及到NLTK中的全部模块与语料，所以在研究时，可借助NLTK的网站文档来学习。 这本书最早是作为NLTK的在线教程出现的，每次都随着NLTK的变化来改变，所以与NLTK关系很是“暧昧”，呵呵。总之，这本书可以说是学习NLTK的不二之选！
‘伍’ Python的自然语言处理就业方向现在就业形势好吗
Python是目前市场上大家听说最多的编程语言吧，0基础小白学什么?当然Python，转行学什么?也是Python……那么Python的发展前景真的好吗?学完好找工作吗带领大家了解一下吧。
1、就业岗位多，人才就业率高：
Python语言更其他的编程语言不通，该语言简单优美、开发效率高，所以受到了不少企业的喜欢，学习Python语言后可以从事web开发、云计算、人工智能、科学运算等方向，而且Python也是继Java和C++之后的第三主流编程语言，人才就业率非常高。
2、Python语言就业发展方向广泛：
Python最强大的地方应该就是应用广泛吧，Python语言广泛应用于：Web应用开发、图形界面开发、系统网络运维、网络编程、人工智能等，涉及领域非常多，可谓是无处不在。Python可从事范围多，自然工作机会和岗位都有很多的发挥空间。
3、企业Python人才需求量大：
根据数据统计来说，现在市场上企业对Python人才需求量是非常大的，但是现在市场上Python程序员是非常少的，竞争也比较小，可以快速就业，薪资待遇也很不错。
4、薪资待遇好：
在众多编程语言之中，Python是一门唯一可以处理所有业务逻辑的语言，从招聘网站上来说，Python的平均薪资待遇是非常高的，达到了1w以上，收入非常可观。
Python薪资怎么样
相对了说现在的Python市场挺大的，竞争也并不
是很激烈，也是一个相对就业不错的岗位，薪资待遇还蛮不错的。
Python的特点
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
‘陆’ 自然语言处理用什么编程语言
Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，所以用Python进行进行自然语言处理 。
‘柒’ python自然语言处理lcs什么意思
lcs是Longest common subsequence的缩写，翻译过来也就是最长公子序列，是一种算法，所以python自然语言处理lcs。就是说使用python实现求解最长公子序列的算法。
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‘捌’ python 自然语言处理 根据语意判断
lcs是Longest common subsequence的缩写，翻译过来也就是最长公子序列，是一种算法，所以python自然语言处理lcs。就是说使用python实现求解最长公子序列的算法。
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