Python在自然语言处理领域的应用 Natural Language Processing With Python: Analyzing Text

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概述

在自然语言处理领域，Python被视作最优秀、应用范围最广泛、社区氛围最活跃、学习曲线最平缓的一门编程语言。它提供丰富的库函数和框架支持，有着庞大的生态系统，包括机器学习库scikit-learn、NLP工具包nltk等，使得数据分析者和科研工作者能够快速构建项目并实现模型训练、部署和应用。本文作者对Python在自然语言处理领域的应用进行了深入阐述，旨在帮助读者快速了解Python及其相关工具包的使用方法和技巧，帮助非计算机专业人员理解文本数据的处理过程。

本文首先回顾了自然语言处理（NLP）的一些基础概念和术语，包括词汇表、特征向量、向量空间模型、词袋模型、语言模型等，为之后详细介绍Python中主要的NLP工具包Scikit-learn和NLTK做好准备。然后，从词频统计、特征提取、分类建模到主题模型，逐步介绍这些工具包的具体功能和用法。最后，还会给出一些适合于NLP新手学习者的扩展阅读资源，包括数据集和案例研究。

一、词汇表、特征向量、向量空间模型、词袋模型和语言模型

词汇表(Vocabulary)

NLP涉及到的词汇表，是一个词列表，它将所有的单词或短语都整理成一个集合，形成语料库或文档中出现的所有不同词组。该集合通常称为词汇表。在英文中，词汇表的大小一般为几百万个词。例如，下面的词条可以构成词汇表：

- Apple
- Samsung
- Microsoft
- Amazon
- Facebook
- Google
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