在自然语言处理领域，文本信息是信息的主要来源之一。文本数据通常包括文本、音频和视频，其中文本信息尤为重要。自然语言处理（NLP）的任务包括分析、修改和从文本数据中得出结论。这些文本或语音数据通常是完全非结构化和混乱的，需要大量的工作来处理和操作这些数据。幸运的是，Python语言编写的自然语言工具包（NLTK）使得这些繁琐的任务变得简单。它是一个用于自然语言处理的Python包，帮助机器理解人类语言。NLP的主要应用领域包括情感分析、推荐系统、搜索引擎中的自动更正（如谷歌）、招聘流程（如Naukri）、聊天机器人、Gmail中的垃圾邮件检测、文本预测等。
分词是将整个原始文本分解成可以用于处理的小单位的过程。在分词中有两函数可用：word_tokenize()和sent_tokenize()。word_tokenize()函数将整个原始文本转换为单词列表，其中标点符号也被视为单词，这有助于轻松移除可能不必要的标点符号以进行分析。例如，以下Python代码展示了如何使用nltk库的word_tokenize()函数对文本进行分词：
import nltk
corpus = """数据科学是一个跨学科领域，它使用科学方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和洞察力，并将数据中的知识和可操作的洞察力应用于广泛的应用领域。数据科学与数据挖掘、机器学习和大数据相关。数据科学是一个“统一统计学、数据分析、信息学及其相关方法的概念”，以“用数据理解和分析实际现象”。它使用从数学、统计学、计算机科学、信息科学和领域知识中提取的技术和理论。然而，数据科学与计算机科学和信息学不同。图灵奖得主Jim Gray将数据科学想象为科学的“第四范式”（经验的、理论的、计算的，现在是数据驱动的），并断言“由于信息技术的影响和数据泛滥，科学的一切正在改变”"""
# 分词成单词
words = nltk.word_tokenize(corpus)
这段代码将维基百科上关于数据科学的一部分文本分词成单词。nltk提供的word_tokenize()函数接受任何文本并将其拆分成单词列表。执行上述代码后，可以看到，即使标点符号也被视为单词。如果需要移除所有标点符号，可以使用以下代码：
import string
word = []
for i in words:
if i not in string.punctuation:
word.append(i)
string.punctuation包含一系列标点符号（‘!”#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~’），可以从单词列表中移除。现在新的单词列表只包含字母数字字符。
接下来，探讨句子分词（sent_tokenize）。与提取整个文本中的每个单词类似，句子分词返回一个包含整个文本中各个句子的列表。例如，以下代码展示了如何读取一个文本文件并将内容分割成句子：
alice_book = open(r"C:UsersXXXXXDocumentsalice_in_wonderland.txt","r")#创建文本文件的句柄
book = alice_book.read()#读取文件内容
sentences = nltk.sent_tokenize(book)#句子分词内容
执行上述代码后，可以看到sent_tokenize()创建了一个逗号分隔的句子列表。现在可以使用列表的索引访问每个句子。例如，sentences[0]可以访问文本中的第一个句子。执行上述代码后，可以看到输出结果。让移除句子中存在的转义序列字符。将使用word_tokenize()函数来实现这一任务。
for i in range(len(sentences)):
words = nltk.word_tokenize(sentences[i])
words = [word for word in words if word.isalnum()]
sentences[i] = ' '.join(words)
每个句子进一步使用word_tokenizer()分解成单词，并且检查每个单词是否为字母数字字符。构建一个新的句子，该句子只包含单词，移除转义字符。对整个句子列表重复此过程。执行上述代码后，得到以下结果。
要理解词形还原，先看看它的含义。维基百科对词形还原的定义是，“在语言学中，词形还原是将一个词的变形形式归并到一起，以便它们可以作为单个项目进行分析，通过词的基本形式或词典形式来识别”。让看看如何在Python中执行词形还原。
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords
lemmatizer = WordNetLemmatizer() #初始化词形还原器
# 词形还原
for i in range(len(sentences)): #遍历每个句子
words = nltk.word_tokenize(sentences[i]) #从句子中提取每个单词
words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words if word not in set(stopwords.words('english'))] #词形还原每个单词
sentences[i] = ' '.join(words)
WordNetLemmatizer()包含lemmatize()函数，它接受单词并返回它们的词元形式。在句子分词过程中清理的句子现在被转换为它们的词元形式。停用词是文章、连词和介词，这些对于句子分析并不重要。首先移除这些停用词，然后将词的词元形式保存在sentences列表中。
维基百科对词干提取的定义是，“在语言学形态学和信息检索中，词干提取是将屈折变化（或有时派生）的词减少到它们的词干、基础或根形式的过程”。让看看如何在Python中执行词干提取。
import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords
stemmer = PorterStemmer() #初始化词干提取器
# 词干提取
for i in range(len(sentences)): #遍历每个句子
words = nltk.word_tokenize(sentences[i]) #从句子中提取每个单词
words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in set(stopwords.words('english'))] #找到每个词的词干
sentences[i] = ' '.join(words)
结果如下所示。语法几乎与词形还原相同，只是PortStemmer用于此任务。现在的句子看起来与它的词元形式有很大不同。例如，sitting的词干是sit，picture的词干是picture等。