NLTK专题：自然语言处理工具包入门与应用

简介

NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中用于处理人类语言的开源库，提供词性标注、分词、句法分析等核心功能。

• 核心模块：
  • tokenize：文本分词（如中文分词、英文分词）
  • tagger：词性标注（如英文POS tagging）
  • classifier：文本分类（如情感分析）
  • corpus：语料库工具（如布朗语料库）
• 适用场景：学术研究、自然语言处理项目开发、数据预处理等

主要功能

1. 中文分词 使用 `jieba` 或 `pkuseg` 插件实现，支持分词、词性标注。
2. 英文词性标注 借助 `pos_tag` 函数，可标注名词、动词等词性。
3. 命名实体识别 通过 `ne_chunk` 模块识别人名、地名等实体。

学习资源

• NLTK官方文档（推荐从基础开始学习）
• 中文NLP实践指南（含实战案例）
• 相关教程（适合进阶用户）

适用领域

• 科研：文本分析、语言模型研究
• 工业：智能客服、舆情监控系统
• 教育：NLP课程教学与实验

📌 提示：如需深入了解具体功能，可点击上方链接探索更多内容！