nlp常用python开发工具 python常用的集成开发工具

Python NLP常用开发工具

自然语言处理（Natural Language Processing）在当今的人工智能赛道具有重要贡献。Python作为一门高效、易读易写的语言，已经成为NLP领域的热门选择。以下为Python NLP常用开发工具介绍：

NLTK：自然语言工具包

NLTK由最初NLTK书作者共同创造，可处理语言处理任务，如标记、词性标注、语法树、语义角色、分块、机器学习等，同时还包含四个主要数据集的语料库，包括美国总统就职演讲、布朗语料库等数据集，被广泛应用于学术和业界。

   # import NLTK
   import nltk
   # download NLTK data for tokenizing
   nltk.download('punkt')
   # sample code for tokenizing sentence
   from nltk.tokenize import word_tokenize
   sentence = "Natural Language Processing is the art of computers understanding human language."
   tokens = word_tokenize(sentence)
   print(tokens)
   

spaCy：快捷、现代化的NLP工具

spaCy是一个用于NLP任务的快捷、现代化的工具，可用于执行常见的NLP任务，如实体识别、词性标注、依赖解析等，同时也是一个可扩展和灵活的工具。

   # import spaCy
   import spacy
   # load pre-trained English tokenizer, tagger, parser, NER and word vectors
   nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
   # sample code for named entity recognition
   text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
   doc = nlp(text)
   for ent in doc.ents:
       print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)