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【多模态】2、NLTK | 自然语言处理工具包简介_2、nltk分词

2、nltk分词

一、什么是 NLTK

NLTK 全称是 Natural Language Toolkit,自然语言处理工具包,是 NLP 领域中常用的 python 库

NLTK 的作用:

  • 语料库
  • 文本预处理:文本清洗、文本标准化
  • 分词:将一段连续的文本划分为单独的词语或符号

二、如何使用

NLTK 如何使用:

# pip install nltk
import nltk
nltk.download(xxx)
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
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但一般下载不下来,会出现如下报错:

nltk.download('punkt')
[nltk_data] Error loading punkt: <urlopen error [Errno 101] Network is
[nltk_data]     unreachable>
False
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可以去官网下载,并注释掉代码中 nltk.download() 代码

在这里插入图片描述

下下来了然后放到哪里呢?

方法一:可以使用如下命令将压缩包放入对应路径

import nltk
nltk.word_tokenize('dog')
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然后会提示如下:

  For more information see: https://www.nltk.org/data.html

  Attempted to load tokenizers/punkt/PY3/english.pickle

  Searched in:
    - '/home/xxx/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/share/nltk_data'
    - '/home/xxx/anaconda3/lib/nltk_data'
    - '/usr/share/nltk_data'
    - '/usr/local/share/nltk_data'
    - '/usr/lib/nltk_data'
    - '/usr/local/lib/nltk_data'
    - ''
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也就是说会在这些路径下去找,那我们在这些路径下找一个合适的路径放进去并解压,按这样的格式放即可:

- nltk_data
	- tokenizers
		- punkt
			- punkt.pickle
	- tagger
		- averaged_perceptron_tagger
			- averaged_perceptron_tagger.pickle
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方法二:添加可以寻找的路径,并将压缩包放到对应路径下即可

import nltk
nltk.data.path.append('/xxx/xxx/glip/nltk_data/')
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三、phrase grounding 使用 NLTK 示例

推理的时候会用到 nltk 库,可以从一个文本描述中抽取到有用的名词,作为需要检测的目标

# 示例:
caption = 'There is two cat and a remote in the picture'
find_noun_phrases(caption) # ['cat', 'a remote', 'the picture']
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