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6個(gè)高效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)?

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最近一段時(shí)間Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)中大火的編程語言,今天技術(shù)學(xué)派收集了一些較為高效的語言處理Python庫。下面分享給大家。

最近一段時(shí)間Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)中大火的編程語言,今天技術(shù)學(xué)派收集了一些較為高效的語言處理Python庫。下面分享給大家。

1.NLTK

NLTK是構(gòu)建Python程序以處理人類語言數(shù)據(jù)的領(lǐng)先平臺(tái)。它提供了易于使用的界面,以及用于分類、標(biāo)記化、詞干化、標(biāo)記、分析和語義推理的一套文本處理庫。用于工業(yè)強(qiáng)度NLP庫的包裝器。

6個(gè)***效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)? 

項(xiàng)目地址:http://www.nltk.org/

2.Pattern

Pattern是Python編程語言的Web挖掘模塊。它多有用于數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析和<canvas>可視化。

6個(gè)***效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)? 

項(xiàng)目地址:https://pypi.org/project/pattern3/3.0.0/

3.Jieba

“結(jié)巴”中文分詞:做***的 Python 中文分詞組件。精確模式,試圖將句子最精確地切開,適合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非???,但是不能解決歧義;搜索引擎模式,在精確模式的基礎(chǔ)上,對(duì)長(zhǎng)詞再次切分,提高召回率,適合用于搜索引擎分詞。

6個(gè)***效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)? 

項(xiàng)目地址:https://github.com/fxsjy/jieba

4.TextBlob

TextBlob是一個(gè)用于處理文本數(shù)據(jù)的Python庫。它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的API用于常見的自然語言處理(NLP)任務(wù),如詞性標(biāo)注,名詞短語提取,情感分析,分類,翻譯等。

 

 

項(xiàng)目地址:http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.SnowNLP

SnowNLP是一個(gè)python寫的類庫,可以方便的處理中文文本內(nèi)容,是受到了TextBlob的啟發(fā)而寫的,由于現(xiàn)在大部分的自然語言處理庫基本都是針對(duì)英文的,于是寫了一個(gè)方便處理中文的類庫,并且和TextBlob不同的是,這里沒有用NLTK,所有的算法都是自己實(shí)現(xiàn)的,并且自帶了一些訓(xùn)練好的字典。注意本程序都是處理的unicode編碼,所以使用時(shí)請(qǐng)自行decode成unicode。

6個(gè)***效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)? 

項(xiàng)目地址:https://github.com/isnowfy/snownlp

6.TextGrocery

TextGrocery是一個(gè)基于LibLinear和結(jié)巴分詞的短文本分類工具,特點(diǎn)是高效易用,同時(shí)支持中文和英文語料。

6個(gè)***效的語言處理Python庫,你用過幾個(gè)? 

項(xiàng)目地址:https://github.com/2shou/TextGrocery 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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