自然语言处理实验_自然语言处理 实验

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2.文本分词

3.词性标注

4.移除停用词 

        NLTK  自定义stop_words  中文使用jieba将句子分词，然后去掉停用词

5.文本标准化（文本正则化）  1.拼写错误 2.词干提取 3.词形还原

        拼写错误：英语-算法，最小编辑距离（更改后） autocorrect

        词干提取：from nltk import stem    stem.PorterStemmer

        词性还原：  WordNetLemmatizer（）  配合词性标注，还原后将达到更优的效果

TextBlob是python的开元文本处理库，属于NLTK的扩展库，可以处理很多自然语言处理的任务。

6.文本翻译  实验使用python的Translate替换TextBlob的内置翻译引擎API，该引擎同样有翻译次数限制。

7.文本清洗和分词    结构化数据（表格）。半结构化数据（XML、JSON、HTML）

        re   使用正则表达式匹配字母、数字，其他全部使用空格替换：re.sub([r'[^\s\w]|_])

8.ngram:    两种使用方法 from NLTK import ngrams    from textblob import TextBlob

9.高级文本分词器：

10.NER命名实体识别， 

        1.分词  2.词性标注   3.实体识别

11.词义消歧

        拼写相同的词在不同句子中有不同的含义，词的分类任务，词在特定的句子中属于哪个意思

Lesk算法  NLTK中的lesk模块

12.语句边界检测

        from nltk import sent_tokenize   能够识别出真正是句子分割的  '.'

13.词袋模型

        忽略词序，语法，句法信息，单纯词频

        向量的维度有词袋的大小确定。。

        sklearn 的CountVectorizer创建词袋

14.TF-IDF

        TF单词频率

        IDF逆文档频率，真正相关的单词在其他文档出现的频率应该很低

15.Jaccard相似度和余弦相似度