Python自然语言处理（NLP）库的比较和介绍_python 只处理文字的nlp库

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多用于NLP任务的库和工具。在本文中，我们将介绍并比较Python中的六个流行的NLP库，它们分别是NLTK、spaCy、TextBlob、Gensim、Stanford CoreNLP和Transformers。

1. NLTK（Natural Language Toolkit）：
   NLTK是一个广泛使用的NLP库，提供了各种用于文本处理和分析的工具和数据集。它包含了大量的语料库、词性标注器、分词器、命名实体识别器和文本分类器等工具。NLTK还支持构建自然语言处理流水线，使得处理文本数据变得更加简单。

import nltk

# 下载语料库
nltk.download('punkt')

# 分词
text = "Hello, how are you?"
tokens = nltk
1
2
3
4
5
6
7