Python: Natural Language Toolkit - Упражнения, Решения
Python NLTK
NLTK является ведущей платформой для создания программ на Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпоративных и лексических ресурсов, таких как WordNet, наряду с набором библиотек для обработки текста для классификации, токенизации, обработки по меткам, разметки, анализа и семантического мышления, оболочек для промышленных библиотек NLP.
Лучший способ научиться чему-либо - это тренироваться и задавать вопросы. Мы начали этот раздел для тех (от начального до среднего уровня), кто знаком с Python, Natural Language Toolkit.
Надеюсь, что эти упражнения помогут вам улучшить свои навыки программирования на Python-NLTK. В настоящее время доступны следующие разделы, мы прилагаем все усилия, чтобы добавить больше упражнений .... Счастливого кодирования!
Список упражнений Python NLTK:
Установка НЛТК:
NLTK требует Python версий 2.7, 3.5, 3.6 или 3.7
Mac / Unix:
- Установите NLTK: запустите sudo pip install -U nltk
- Установить Numpy (необязательно): запустить sudo pip install -U numpy
- Тестовая установка: запустите python, затем введите import nltk
Окна:
В этих инструкциях предполагается, что на вашем компьютере еще не установлен Python.
- Установите Python 3.7: http://www.python.org/downloads
- Установите Numpy (необязательно): https://www.scipy.org/scipylib/download.html
- Установите NLTK: http://pypi.python.org/pypi/nltk
- Тестовая установка: Пуск> Python37, затем введите import nltk
anaconda / packages / nltk 3.4.1 Установщики:
Конда установить- linux-ppc64le v3.4.1
- osx-32 v3.0.4
- linux-64 v3.4.1
- win-32 v3.4.1
- osx-64 v3.4.1
- Linux-32 v3.4
- win-64 v3.4.1
Чтобы установить этот пакет с помощью conda, выполните:
Конда установить -c Анаконда НЛТК
[Хотите внести свой вклад в упражнения Python? Отправьте ваш код (прикрепленный к ZIP-файлу) нам на w3resource [at] yahoo [dot] com. Пожалуйста, избегайте материалов, защищенных авторским правом.]
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования