86、本文介绍了Python中两个流行的自然语言处理库：NLTK和spaCy。NLTK功能丰富但较古老，适合初学者和需要大量定制化处理的研究人员；spaCy现代且高性能，提供了更多的内置功能和更好的性_nlt 和 spacy

Python 开发：学习自然语言处理（如 Python 的 NLTK、spaCy）

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机能够理解和处理人类语言。在 Python 中，有许多库可以帮助我们进行自然语言处理，其中比较流行的有 NLTK 和 spaCy。

一、NLTK

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个开源的自然语言处理库，它提供了大量的语言处理工具和资源。NLTK 适用于文本分析、分词、词性标注、命名实体识别等任务。

1.1 安装

要使用 NLTK，首先需要安装它。可以使用 pip 进行安装：

pip install nltk
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1.2 应用场景

1.2.1 文本分析

文本分析是自然语言处理的一个基础任务，它包括分词、停用词去除、词形还原等。下面是一个简单的例子：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
text = "Natural language processing with NLTK in Python is fun."
tokens = word_tokenize(text)
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stopwords.words('english')]
lemmatized_tokens = [WordNetLemmatizer().lemmatize(word) for word in filtered_tokens]
print(tokens)
print(filtered_tokens)
print(lemmatized_tokens)
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1.2.2 词性标注

词性标注是指将文本中的每个单词标注上相应的词性，如名词、动词、形容词等。下面是一个简单的例子：

from nltk import pos_tag
text = "Natural language processing with NLTK in Python is fun."
tokens = word_tokenize(text)
pos_tags = pos_tag(tokens)
print(pos_tags)
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1.3 实用技巧

1. 使用 nltk.download() 函数下载所需的资源，如分词器、停用词列表、词形还原器等。
2. 使用 WordNetLemmatizer().lemmatize() 函数对单词进行词形还原。
3. 使用 pos_tag() 函数对文本进行词性标注。

spaCy

spaCy 是一个高性能的自然语言处理库，它提供了丰富的模型和工具，用于文本分析、分词、词性标注、命名实体识别等任务。

2.1 安装

要使用 spaCy，首先需要安装它。可以使用 pip 进行安装：

pip install spacy
1

然后，需要下载相应的语言模型。例如，对于英文，可以使用以下命令：

python -m spacy download en_core_web_sm
1

2.2 应用场景

2.2.1 文本分析

下面是一个使用 spaCy 进行文本分析的例子：