Python3自然语言处理实战：NLTK3基础与应用

"NLTP 3 Python 3" 是一本专注于自然语言处理（NLP）技术的书籍，采用Python的NLTK 3.0库作为主要工具，提供超过80个实用的NLP技巧和方法。书中涵盖了从基础的文本预处理到复杂的情感分析和分布式文本处理。 ### 第一部分：文本分词与WordNet基础知识 #### 1.1 文本分词 - **句子分词**：学习如何将文本拆分为单独的句子，这是理解文本内容的第一步。 - **单词分词**：进一步将句子分解为单个词汇单元，以便进行后续处理。 - **正则表达式分词**：使用正则表达式进行更精细的分词控制，可以处理特定模式的文本。 #### 1.2 WordNet基础 - **查找Synsets**：WordNet是一个词汇数据库，它提供了同义词集（Synsets），用于查找单词的不同含义。 - **词形还原与同义词**：找到一个单词的词根（lemmas）和同义词，有助于消除词汇多样性，统一处理。 - **计算WordNet Synset相似度**：衡量两个词在语义上的相似度，有助于理解词汇之间的关系。 ### 第二部分：词语替换与校正 #### 2.1 词语变形处理 - **词干提取（Stemming）**：通过减去词缀来简化单词形式，如“running”到“run”。 - **使用WordNet进行词形还原（Lemmatization）**：更准确地还原单词的原始形式，考虑词汇的语法角色。 #### 2.2 文本清洗与修正 - **匹配并替换正则表达式**：通过正则表达式替换特定模式的词语。 - **去除重复字符**：清除连续重复的字符，提高文本整洁度。 - **拼写纠正**：利用Enchant库进行拼写检查和自动纠正。 #### 2.3 词汇替换 - **替换同义词**：用同义词替换原有词汇，增强文本多样性或保持文本中立性。 - **替换否定词为反义词**：处理否定句时，将否定词替换为其反义词，有助于情感分析。 ### 第三部分：创建自定义语料库 #### 3.1 自定义语料库构建 - **设置自定义语料库**：了解如何构建符合特定需求的语料库，这是进行NLP研究和应用的基础。 - **创建词频列表**：生成单词列表，用于统计词频，分析词汇使用情况。 书中的其他章节还可能涉及词性标注、短语提取、命名实体识别、文本分类特别是情感分析以及分布式文本处理技术，这些都是现代NLP中的关键任务。通过学习这本书，读者不仅可以掌握NLTK 3的使用，还能深入了解NLP的原理和应用，为实际项目提供强大的工具支持。