推荐6个高效的语言处理Python库

发布时间:2020-08-11 20:22:40 作者:小咖啡111
来源:ITPUB博客 阅读:239

  1.NLTK

  NLTK是构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它提供了易于使用的界面,以及用于分类、标记化、词干化、标记、分析和语义推理的一套文本处理库。用于工业强度NLP库的包装器。

  项目地址: http://www.nltk.org/


  2.Pattern

  Pattern是Python编程语言的Web挖掘模块。它多有用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习网络分析和可视化。

  项目地址: https://pypi.org/project/pattern3/3.0.0/


  3.Jieba

  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件。精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。

  项目地址: https://github.com/fxsjy/jieba


  4.TextBlob

  TextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。它提供了一个简单的API用于常见的自然语言处理(NLP)任务,如词性标注,名词短语提取,情感分析,分类,翻译等。

  项目地址: http://textblob.readthedocs.io/en/dev/


  5.SnowNLP

  SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode。

  项目地址: https://github.com/isnowfy/snownlp


  6.TextGrocery

  TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料。

  项目地址: https://github.com/2shou/TextGrocery


  最后,为了更好的帮助大家学习Python,小编为大家准备了Python视频教程

  

      获取方式: Python学习交流群: 519489681   备注: 小白


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