2024年最全总结一下：2024 年自然语言处理NLP的Python（好）库，2024年最新数据库开发岗面试内容

作者：黑客灵魂 | 2024-07-03 00:56:59

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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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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

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。

Stanford CoreNLP

虽然 CoreNLP 是用 Java 编写的，但它为 Python 提供了一个编程接口。它使用户能够为文本导出语言注释—包括标记、句子边界、名称实体、数字和时间值、词性、共指、情感和引用属性。

它整合了Stanford的 NLP 工具，包括：

它的功能包括情感分析、解析、n-gram 和 WordNet 集成等。Stanford CoreNLP 适用于 macOS、Windows 和 Linux。

支持六种语言，是Java自然语言处理的一站式目的地。在此处阅读有关其功能的更多信息。

Scikit-学习

由于其出色的文档，Scikit-learn 是数据科学家常用的开源 NLP 库。此外，Scikit-learn 提供直观的类方法并提供多种算法来构建机器学习模型。但是，Scikit-learn 不提供用于文本处理的神经网络。

最新版本 Scikit-learn 1.0 需要 Python 3.7 或更高版本。要深入了解其内置、可访问性和上下文使用，请在此处阅读更多内容。

Pattern

多用途的开源库，Pattern 可用于多种不同的任务—网络分析、文本处理、机器学习、数据挖掘和 NLP。在 Pattern 库中， parse 方法负责标记和 POS 标记的功能。

模式因其简单明了的语法而深受学生欢迎。此外，它易于理解，适合需要处理文本数据的 Web 开发人员使用。

Textblob

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

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