自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机和人类语言之间的交互。NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的Python库，提供了丰富的文本处理工具和大量的测试数据集。本文将介绍如何在系统中安装和使用NLTK来执行各种NLP任务。
通过pip安装命令来安装NLTK库：
pip install nltk
为了更好地理解NLP的基础知识，可以参考以下链接：
虽然不是必须的，但如果在开始解决问题之前需要这些数据集，可以按照以下步骤下载：
import nltknltk.download()
完成这一步后，可以深入探讨使用NLTK进行的不同操作。
将文本分解成更小的单元称为分词。分词是文本的一小部分。如果有一个句子，目标是将每个单词分开，并构建一个词汇表，以便可以在列表中唯一地表示所有单词。数字、单词等都属于分词。
text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", text.lower())words = text.split()print(words)
输出示例：['natural', 'language', 'processing', 'is', 'an', 'exciting', 'area', 'huge', 'budget', 'have', 'been', 'allocated', 'for', 'this']
希望模型不会因为看到不同大小写的相同单词（一个以大写开头，一个没有）而混淆，并将两者解释为不同。因此，将所有单词转换为小写，以避免在标记列表中出现冗余。
text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9]", " ", text.lower())words = text.split()print(words)
输出示例：['natural', 'language', 'processing', 'is', 'an', 'exciting', 'area', 'huge', 'budget', 'have', 'been', 'allocated', 'for', 'this']
当从文本中提取特征来建模时，会遇到很多噪声，这些就是停用词，如the、he、her等，它们对没有帮助，应该在处理之前被移除，以便在模型内部进行更干净的处理。使用NLTK，可以看到所有英语中的停用词。
from nltk.corpus import stopwordsprint(stopwords.words("english"))
输出示例：['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', ...]
移除停用词：
words = [w for w in words if w not in stopwords.words("english")]print(words)
输出示例：['natural', 'language', 'processing', 'exciting', 'area', 'huge', 'budget', 'allocated']
在文本中，可能会发现许多像playing、played、playfully这样的单词，它们都有一个根词play，所有这些单词都传达了相同的意义。因此，只需要提取根词并移除其余部分。这里形成的根词称为“词干”，词干不一定需要存在并具有意义。通过去除后缀和前缀，生成了词干。
from nltk.stem.porter import PorterStemmerstemmed = [PorterStemmer().stem(w) for w in words]print(stemmed)
输出示例：['natur', 'languag', 'process', 'excit', 'area', 'huge', 'budget', 'alloc']
希望提取单词的基形式。这里提取的单词称为词元，它在字典中是可用的。有WordNet语料库，生成的词元将在该语料库中。NLTK为提供了WordNet Lemmatizer，它利用WordNet数据库查找单词的词元。
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizerlemmed = [WordNetLemmatizer().lemmatize(w) for w in words]print(lemmed)
输出示例：['natural', 'language', 'processing', 'exciting', 'area', 'huge', 'budget', 'allocated']
可以定义语法，然后使用NLTK RegexpParser从句子中提取所有词性，并绘制函数以可视化它。
import nltknltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')from nltk import pos_tag, word_tokenize, RegexpParser
示例文本：
sample_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"tagged = pos_tag(word_tokenize(sample_text))chunker = RegexpParser("""NP: {?*} #To extract Noun Phrases P: {} #To extract Prepositions V: {} #To extract Verbs PP: { } #To extract Prepositional Phrases VP: { *} #To extract Verb Phrases""")output = chunker.parse(tagged)print("After Extractingn", output)output.draw()
参考链接：https://www.geeksforgeeks.org/syntax-tree-natural-language-processing/
词性标注用于文本处理，以避免两个相同单词但具有不同意义的混淆。根据定义和上下文，给每个单词一个特定的标签并处理它们。这里使用了两个步骤：
import nltkfrom nltk.corpus import stopwordsnltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenizestop_words = set(stopwords.words('english'))txt = "Natural language processing is an exciting area. Huge budget have been allocated for this."tokenized = sent_tokenize(txt)for i in tokenized: wordsList = nltk.word_tokenize(i) wordsList = [w for w in wordsList if not w in stop_words] tagged = nltk.pos_tag(wordsList) print(tagged)
输出示例：[('Natural', 'JJ'), ('language', 'NN'), ('processing', 'NN'), ('exciting', 'JJ'), ('area', 'NN'), ('.', '.')] [('Huge', 'NNP'), ('budget', 'NN'), ('allocated', 'VBD'), ('.', '.')]
NLTK是任何刚接触自然语言处理的人的坚实基础。已经准备了基本技术，如分词、停用词去除、词干提取和词元还原——这些将成为实现更高级别NLP任务的核心技能之一。虽然已经了解了基本的文本预处理，但请记住NLP是一个广泛且不断变化的领域。