nltk
下载出现问题
今天继续项目三，由于需要做一个英文的关键词提取，所以需要用到
nltk
的库文件。
from
nltk
.stem import WordNetLemmatiz
er
# 使用WordNetLemmatiz
er
类，即wordnet词形还原方法
def Lemmatization_text(text_cut_list):
wnl = WordNetLemmatiz
er
()
return [wnl.lemmatize(n) for n in text_cut_list]
离线数据包下载地址： https://codeload.github.com/
nltk
/
nltk
_data/zip/gh-pages
unzip
nltk
_data-gh-pages.zip
cd
nltk
_data-gh-pages/packages/
cp -r * ~/
nltk
_data
批量解压 数据包: ls *.zip | xargs -n1 unzip -o ...
饭店点餐系统的需求分析Web scraping, Sentiment analysis, LDA topic modeling网站抓取，情感分析，LDA主题建模
项目概况(Project Ov
er
view)
In this project, we are going to scrape hotel reviews of “Hotel B
er
esford” located in San Franci...
Ca
use
d by: java.lang.IllegalStateException: Attempted to load applicationConfig: [classpath:/application.yml] but snakeyaml was not found on the classpath
严重: Application run failed
***
er
ror：***
这个问题出在pom.xml
Python
自然语言处理
是指使用
Python
语言来处理自然语言数据，而
NLTK
就是
Python
中
最常用的
自然语言处理
工具之一。在
深度学习
中
，
自然语言处理
技术已经变得越来越重要，它在处理文本数据、自动翻译、语音识别、情感分析和信息提取等方面发挥着重要作用。
在使用
NLTK
进行
自然语言处理
的时候，需要掌握一些基本的用法和技巧。下面介绍一些重要的入门教程：
1.安装
NLTK
库。
首先需要在电脑上安装好
Python
和
NLTK
库，可以直接使用 pip install
nltk
或者从官网下载进行安装。
2.加载数据集。
使用
NLTK
库，可以很方便地预处理自然语言文本数据。可以使用
nltk
.corpus模块的reut
er
s数据集，通过对文章进行预处理和分类，来预测股市趋势。
3.文本预处理。
自然语言文本数据
中
有许多瑕疵，如标点符号、停用词等。使用
NLTK
库，可以很方便地进行文本清洗，包括去除标点和停用词。
4.分词。
分词是
自然语言处理
最基本的步骤之一，需要将一段文本切分成单个词汇。可以使用
NLTK
库的 sent_tokenize()和word_tokenize()方法来实现。
5.词干提取。
同一个单词的不同形态意义相同，需要将它们转化为同一个形式。可以使用
NLTK
库的 Port
er
Stemm
er
和Lancast
er
Stemm
er
来处理。
6.词性标注。
词性标注是将单个单词标注为他们在句子
中
扮演的角色，如名词、动词、副词等。可以使用
NLTK
库的pos_tag()方法来实现。
总之，使用
NLTK
库进行
自然语言处理
，需要掌握一些基本的用法，包括加载数据集、文本预处理、分词、词干提取和词性标注等。掌握这些基本用法，可以进行更深层次的
自然语言处理
研究。
