总结一下：2024 年自然语言处理NLP的Python（好，如何成为一个更好的Python开发者_python nlp库

今天，我们探索七个顶级 Python NLP 库。使用这些库将使人们能够构建端到端的 NLP 解决方案 —从获取模型数据到呈现结果。 此外，还将了解相关概念，例如标记化、词干提取、语义推理等。

自然语言工具包 (NLTK) 自然语言工具包或 NLTK 是构建 Python 程序最流行的平台之一。 它提供了一套开源 Python 模块、教程和数据集，以支持 NLP 的研究和开发。超过 50 个语料库和 词汇资源是 NLTK 接口的接收者。这些包括：

• 一套用于分类的文本处理库

• 代币化

• 词干

• 标记

• 解析

• 语义推理

• 工业级 NLP 库的包装器

• 词网

它适用于各类程序员，学生、教育工作者、工程师、研究人员和行业专业人士。NLTK 可在 Python 3.6 及更高版本中访问，并且适用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。

在此处阅读有关 NLTK 的兼容性和功能的更多信息。

spaCy

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spaCy 是为 Python 和 Cython 中的高级 NLP 构建的。该商业开源软件在 MIT 许可下发布，支持 PyTorch 和 TensorFlow 中的自定义模型。

spaCy 支持 60 多种语言，并针对不同的语言和任务训练了管道。其功能包括以下组件：

• 命名实体识别

• 词性标注

• 依赖解析

• 句子切分

• 文字分类

• 词形还原

• 形态分析

• 实体链接

正如 spaCy 背后的团队自己所说的那样，它创造了一个很棒的生态系统。在此处阅读有关其快速执行功能的更多信息。

PyNLPl

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用于 NLP 的 PyNPl Python 库包含用于标准和不太常见的 NLP 任务的模块。它的用例范围从基本功能（如提取 n-gram 和频率列表）到构建简单的语言模型。此外，PyNPl 附带了一个用于处理 FoLiA XML 的完整库。

适用于 Python 2.7 和 Python 3。在此处查找有关常用函数、数据类型、实验、格式、语言模型、搜索算法等的深入信息。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数初中级Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python爬虫全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加下面V无偿领取！（备注：python）

来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频**

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[外链图片转存中…(img-DVysP8Ce-1711090534477)]