NLP入门系列—NLTK初识

文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。

微博上的推文帮助我们找到热门新闻主题。淘宝的评论帮助用户购买评价最高的产品。这些例子都是自然语言处理（NLP）任务的体现。

NLP属于计算机科学领域，主要做人机互动。NLP技术用于分析文本，为计算机提供了一种理解人类语言的方法。NLP应用程序的一些例子包括自动文本摘要、主题分隔和情感分析。

本教程将介绍如何使用Natural Language Toolkit（NLTK）：一个Python的NLP工具。

NLTK库的发展历史和背景，作用和目的

Natural Language Toolkit (NLTK)是一个广泛使用的Python自然语言处理工具库，由Steven Bird、Edward Loper和Ewan Klein于2001年发起开发。NLTK的目的是为自然语言处理（NLP）提供一个完整的、易于使用的工具集，使研究人员、学生和开发人员能够更加轻松地进行NLP研究和开发。

在过去的二十多年中，NLTK得到了广泛的应用和推广，并且逐渐成为了自然语言处理领域中的事实标准之一。NLTK提供了许多有用的功能和工具，如语料库、文本预处理、文本分类、分词、词性标注、命名实体识别、语法分析等。通过这些工具，使用NLTK库的人可以更加方便地进行自然语言处理相关的任务和研究。

NLTK库的开发初衷是为了提供一个通用的、易于使用的自然语言处理工具集，同时还提供了可扩展的、可重用的模块和算法，以满足不同用户的需求。NLTK库的主要目标是促进NLP领域的研究和发展，让更多的人能够参与到自然语言处理的研究和应用中来。

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