NLTK自定义语料库教程 📚

自定义语料库是自然语言处理（NLP）项目中非常重要的一环，通过构建专属语料库可以提升模型对特定领域文本的理解能力。以下是使用 NLTK 创建自定义语料库的步骤：

1. 准备文本数据
   将目标领域的文本文件整理为 .txt 格式，例如：

   • 电商评论（e_commerce_reviews）
   • 医疗文献（medical_articles）
   • 技术文档（technical_documents）
     📌 提示：确保文本已去除噪声（如标点、HTML标签）并统一编码格式

2. 使用 nltk.corpus.reader 模块

   from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
   corpus = PlaintextCorpusReader("你的文本目录路径", ".*\.txt")
   

   👀 图片：

   

3. 构建词频统计与分词

   • 使用 corpus.words() 获取所有单词列表
   • 通过 FreqDist 分析高频词汇
   • 利用 tokenize 模块进行自定义分词规则

4. 保存与加载语料库

   • 调用 corpus.write_file("custom_corpus.txt") 导出数据
   • 用 nltk.corpus.reader.PlaintextCorpusReader 重新加载

🔍 扩展学习
想深入了解NLTK的基础用法？可参考：NLTK入门教程

📌 注意事项

• 定期备份语料库数据
• 结合领域词典（如 medical_dict.txt）提升准确性
• 避免使用敏感或不合规的文本内容

图片：