本篇內(nèi)容介紹了“Python自然語言包有哪些”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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征服者：NLTK

談?wù)揚ython中的nlp庫，不能不提NLTK。它是最著名的Python NLP庫，它在這個領(lǐng)域中取得了令人難以置信的突破。NLTK負(fù)責(zé)征服許多文本分析的問題，NLTK也頗受教育與研究界的青睞。在自己的網(wǎng)站上，NLTK自稱是“一個令人驚嘆的自然語言庫?！?/p>

在我們的經(jīng)驗中，關(guān)鍵詞是“玩”。NLTK在50個語料庫和詞典，9個詞干器，以及幾十種可選的算法。它是一個學(xué)術(shù)研究者的主題公園。

然而，這也是NLTK一個主要的缺點。它是沉重的，滑滑的，它有一個陡峭的學(xué)習(xí)曲線。第二個主要缺點是緩慢而不是生產(chǎn)準(zhǔn)備就緒。

王子：textblob

textblob坐在巨人肩上，與此類似的另一個庫是Pattern。事實上，我們推薦textblob而不是Pattern。

textblob使文本處理提供一個直觀的界面，簡單化的NLTK。因為它有一個溫和的學(xué)習(xí)曲線，同時擁有驚人的功能，使其成為Python最受歡迎的自然語言庫。

例如，假設(shè)你想找到一個文本的情感分?jǐn)?shù)。你可以：

from textblob import TextBlob
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope.")opinion.sentiment

默認(rèn)情況下，情緒分析儀是從模式庫的patternanalyzer。但如果你想使用樸素貝葉斯分析？你可以很容易地轉(zhuǎn)換到一個使用nltk訓(xùn)練好的analyzer。

from textblob import TextBlobfrom textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer
opinion = TextBlob("EliteDataScience.com is dope!", analyzer=NaiveBayesAnalyzer())opinion.sentiment

textblob是一種簡單、有趣的庫，使得文本分析是一種輕松愉快的事情。我們可以用textblob對付所有NLP的初始原型。

雇傭軍：Stanford corenlp

Stanford corenlp庫是自然語言分析生產(chǎn)準(zhǔn)備階段的工具套件。它包括詞性（POS）標(biāo)注，實體解析，模式識別，學(xué)習(xí)等。 “雇傭軍”實際上是用Java寫而不是Python寫的。

許多組織使用corenlp來實現(xiàn)其產(chǎn)品。它幾乎能夠準(zhǔn)確的支持幾個主要的語言。

篡位者：Spacy

Spacy是一個新生事物，它一經(jīng)推出就轟動業(yè)界。市場定位于運行效率的Python自然語言庫。

Spacy是很輕很小的，它的哲學(xué)是對每一個問題只提出一種算法（最好的一種）。你不必做出選擇，你可以專注于富有成效。

內(nèi)核是Cpython，所以Spacy運行很快。它的主要缺點是它目前只支持英語。

Spacy是很新的，所以其支持社區(qū)不象其他庫那么大。然而，它的NLP的方法是如此引人注目，似乎未來可以取代NLTK。

如果你正在建設(shè)一個新的應(yīng)用程序或改造舊的（你只需要英語的支持），那么我們強(qiáng)烈建議使用Spacy。

將軍：gensim

最后但并非最不重要的，我們有g(shù)ensim庫。gensim不解決所有nlp領(lǐng)域，它只做一部分，并將其做好。你不會把你的海軍上將派到陸戰(zhàn)場景，同理你也不會用gensim去解決nlp的所有領(lǐng)域和情景。

gensim是一個很好的主題建模和文檔相似性分析優(yōu)化庫。在這里列出的Python NLP庫中，它是最專業(yè)的。

即便如此，這還是一個有價值的工具來添加你的曲目。它的主題建模算法，如潛在的狄利克雷分配（LDA）實現(xiàn)，是所有庫中最棒的。此外，它強(qiáng)健、高效、可擴(kuò)展。

另外，子字段語義分析（或主題建模）是現(xiàn)代自然語言處理中最令人興奮的領(lǐng)域之一。

“Python自然語言包有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！