Как установить nltk python

How to Install NLTK on PyCharm?

NLTK is a Python library for processing natural languages enabling easy access to “text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an active discussion forum”.

Problem Formulation: Given a PyCharm project. How to install the NLTK library in your project within a virtual environment or globally?

Here’s a solution that always works:

Here’s the installation process as a short animated video—it works analogously for the NLTK library, just type in “nltk” in the search field instead:

Как установить nltk python. Смотреть фото Как установить nltk python. Смотреть картинку Как установить nltk python. Картинка про Как установить nltk python. Фото Как установить nltk python

Make sure to select only “nltk” because there are many other packages that are not required but also contain the same term (false positives):

Как установить nltk python. Смотреть фото Как установить nltk python. Смотреть картинку Как установить nltk python. Картинка про Как установить nltk python. Фото Как установить nltk python

Alternatively, you can run the pip install nltk command in your PyCharm “Terminal” view:

The following figure shows how to use pip to install the NLTK package:

Как установить nltk python. Смотреть фото Как установить nltk python. Смотреть картинку Как установить nltk python. Картинка про Как установить nltk python. Фото Как установить nltk python

You can check your installation using the following two lines of Python code that print out the version of the package:

Feel free to check out the following free email academy with Python cheat sheets to boost your coding skills!

To become a PyCharm master, check out our full course on the Finxter Computer Science Academy available for free for all Finxter Premium Members:

Источник

nltk Getting started with nltk

Remarks

NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an active discussion forum.

The book

Versions

NLTK Version History

VersionRelease Date
3.2.4 (latest)2017-05-21
3.22016-03-03
3.12015-10-15

Basic Terms

Corpus

Body of text, singular. Corpora is the plural of this. Example: A collection of medical journals.

Lexicon

Words and their meanings. Example: English dictionary. Consider, however, that various fields will have different lexicons. For example: To a financial investor, the first meaning for the word «Bull» is someone who is confident about the market, as compared to the common English lexicon, where the first meaning for the word «Bull» is an animal. As such, there is a special lexicon for financial investors, doctors, children, mechanics, and so on.

Token

Each «entity» that is a part of whatever was split up based on rules. For examples, each word is a token when a sentence is «tokenized» into words. Each sentence can also be a token, if you tokenized the sentences out of a paragraph.

Installation or Setup

NLTK requires Python versions 2.7 or 3.4+.

Mac/Unix :

NOTE : For older versions of Python it might be necessary to install setuptools (see http://pypi.python.org/pypi/setuptools) and to install pip (sudo easy_install pip).

Windows :

These instructions assume that you do not already have Python installed on your machine.

32-bit binary installation

Installing Third-Party Software :

NLTK installation with Conda.

If you are using Anaconda, most probably nltk would be already downloaded in the root (though you may still need to download various packages manually).

To upgrade nltk using conda :

If you are using multiple python envriroments in anaconda, first activate the enviroment where you want to install nltk. You can check the active enviroment using the command

The enviroment with the * sign before the directory path is the active one. To change the active enviroment use

Now check the list of packages installed in this enviroment using commnad

If you dont find ‘nltk’ in the list, use

For further information, you may consult https://anaconda.org/anaconda/nltk.

NLTK’s download function

You can install NLTK over pip ( pip install nltk ).After it is installed, many components will not be present, and you will not be able to use some of NLTK’s features.

Источник

Руководство по NLTK с использованием Python

Библиотека NLTK в Python – одна из лучших библиотек Python для любой задачи обработки естественного языка. Она предоставляет множество полезных функций для обработки текстов, включая токенизацию, выделение корней, теги, синтаксический анализ и многие другие вещи, необходимые для создания моделей машинного обучения для любого приложения обработки естественного языка. В этой статье я познакомлю вас с NLTK и ее использованием с помощью Python.

Что такое NLTK в Python?

NLTK – это библиотека Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка. От преобразования текстовых данных до создания приложения на основе NLP, такого как анализатор настроений, распознавание именованных сущностей и т. д. Все это можно сделать с помощью библиотеки NLTK в Python. Поскольку это ведущий фреймворк в Python для создания приложений NLP, библиотеку NLTK используют в своих приложениях известные компании, например:

Чтобы создать приложение NLP с помощью библиотеки NLTK в Python, у вас должен быть Python версии 3.5 или выше. Вы можете легко установить эту библиотеку с помощью команды pip; pip install nltk. Теперь в разделе ниже я покажу вам руководство по NLTK с использованием Python.

NLTK в Python (Руководство)

Перед созданием любого приложения, основанного на обработке естественного языка, нам необходимо обработать данные, которые мы используем. Ниже приведены некоторые шаги, которые всегда необходимы при создании приложения NLP:

Ниже показано, как можно выполнить задачу токенизации и удаления стоп-слов с помощью библиотеки NLTK в Python:

Помимо токенизации и удаления стоп-слов, вам еще предстоит выполнить множество задач по подготовке текстовых данных для создания приложения на основе обработки естественного языка. Но эти задачи зависят от типа приложения, над которым вы работаете, а токенизация и удаление стоп-слов необходимы при работе с текстовыми данными всегда.

Рез​​юме

Я надеюсь, что эта статья о библиотеке NLTK в Python помогла вам понять, почему эта библиотека в Python так популярна. Короче говоря, если вы хотите создать приложение любого типа на основе обработки естественного языка, вы можете использовать ее в любой задаче от базовой обработки текста до создания модели машинного обучения. Надеюсь, вам понравилась эта статья о библиотеке NLTK в Python.

Источник

Обработка естественного языка — Python

В этой главе мы узнаем о языковой обработке с использованием Python.

Следующие функции отличают Python от других языков —

Python интерпретируется — нам не нужно компилировать нашу программу Python перед ее выполнением, потому что интерпретатор обрабатывает Python во время выполнения.

Интерактивный — мы можем напрямую взаимодействовать с переводчиком для написания наших программ на Python.

Объектно-ориентированный — Python является объектно-ориентированным по своей природе и облегчает написание этого языка на программах, поскольку с помощью этого метода программирования он инкапсулирует код в объектах.

Начинающий может легко учиться — Python также называют языком начинающего, потому что он очень прост для понимания и поддерживает разработку широкого спектра приложений.

Python интерпретируется — нам не нужно компилировать нашу программу Python перед ее выполнением, потому что интерпретатор обрабатывает Python во время выполнения.

Интерактивный — мы можем напрямую взаимодействовать с переводчиком для написания наших программ на Python.

Объектно-ориентированный — Python является объектно-ориентированным по своей природе и облегчает написание этого языка на программах, поскольку с помощью этого метода программирования он инкапсулирует код в объектах.

Начинающий может легко учиться — Python также называют языком начинающего, потому что он очень прост для понимания и поддерживает разработку широкого спектра приложений.

Предпосылки

Последняя версия Python 3 выпущена на Python 3.7.1 и доступна для Windows, Mac OS и большинства версий ОС Linux.

Для окон мы можем перейти по ссылке www.python.org/downloads/windows/, чтобы загрузить и установить Python.

В случае Linux разные версии Linux используют разные менеджеры пакетов для установки новых пакетов.

Например, чтобы установить Python 3 в Ubuntu Linux, мы можем использовать следующую команду из терминала:

Для окон мы можем перейти по ссылке www.python.org/downloads/windows/, чтобы загрузить и установить Python.

В случае Linux разные версии Linux используют разные менеджеры пакетов для установки новых пакетов.

Например, чтобы установить Python 3 в Ubuntu Linux, мы можем использовать следующую команду из терминала:

Чтобы узнать больше о программировании на Python, прочитайте основное руководство по Python 3 — Python 3

Начало работы с NLTK

Мы будем использовать библиотеку Python NLTK (Natural Language Toolkit) для анализа текста на английском языке. Инструментарий естественного языка (NLTK) представляет собой набор библиотек Python, разработанный специально для идентификации и маркировки частей речи, встречающихся в тексте естественного языка, такого как английский.

Установка НЛТК

Перед тем, как начать использовать NLTK, нам нужно его установить. С помощью следующей команды мы можем установить ее в нашей среде Python —

Если мы используем Anaconda, то пакет Conda для NLTK может быть собран с помощью следующей команды —

Загрузка данных НЛТК

После установки NLTK еще одной важной задачей является загрузка предустановленных текстовых репозиториев, чтобы их можно было легко использовать. Однако перед этим нам нужно импортировать NLTK так же, как мы импортируем любой другой модуль Python. Следующая команда поможет нам в импорте NLTK —

Теперь загрузите данные NLTK с помощью следующей команды —

Установка всех доступных пакетов NLTK займет некоторое время.

Другие необходимые пакеты

gensim

gensim — это надежная библиотека семантического моделирования, которая может использоваться во многих приложениях. Мы можем установить его с помощью следующей команды —

шаблон

лексемизацию

Токенизация может быть определена как Процесс разбиения данного текста на более мелкие единицы, называемые токенами. Слова, цифры или знаки препинания могут быть токенами. Это также можно назвать сегментацией слов.

пример

Вход — кровать и стул являются типами мебели.

Как установить nltk python. Смотреть фото Как установить nltk python. Смотреть картинку Как установить nltk python. Картинка про Как установить nltk python. Фото Как установить nltk python

У нас есть разные пакеты для токенизации, предоставляемые NLTK. Мы можем использовать эти пакеты в соответствии с нашими требованиями. Пакеты и детали их установки:

Источник

AI с Python — пакет NLTK

В этой главе мы узнаем, как начать работу с пакетом Natural Language Toolkit.

необходимое условие

Если мы хотим создавать приложения с обработкой на естественном языке, то изменение в контексте делает это наиболее трудным. Фактор контекста влияет на то, как машина понимает конкретное предложение. Следовательно, нам необходимо разрабатывать приложения на естественном языке, используя подходы машинного обучения, чтобы машина могла также понимать, как человек может понимать контекст.

Для создания таких приложений мы будем использовать пакет Python под названием NLTK (Natural Language Toolkit Package).

Импорт НЛТК

Нам нужно установить NLTK перед его использованием. Его можно установить с помощью следующей команды —

Чтобы собрать пакет conda для NLTK, используйте следующую команду —

Теперь после установки пакета NLTK нам нужно импортировать его через командную строку python. Мы можем импортировать его, написав следующую команду в командной строке Python —

Загрузка данных НЛТК

Теперь после импорта NLTK нам нужно скачать необходимые данные. Это можно сделать с помощью следующей команды в командной строке Python —

Установка других необходимых пакетов

Для построения приложений обработки естественного языка с использованием NLTK нам нужно установить необходимые пакеты. Пакеты следующие:

gensim

Это надежная библиотека семантического моделирования, которая полезна для многих приложений. Мы можем установить его, выполнив следующую команду —

шаблон

Концепция токенизации, стемминга и лемматизации

В этом разделе мы поймем, что такое токенизация, основа и лемматизация.

лексемизацию

Это может быть определено как процесс разбиения данного текста, то есть последовательности символов на более мелкие единицы, называемые токенами. Токенами могут быть слова, цифры или знаки препинания. Это также называется сегментация слова. Ниже приведен простой пример токенизации —

Вход — Манго, банан, ананас и яблоко — все это фрукты.

ВыходКак установить nltk python. Смотреть фото Как установить nltk python. Смотреть картинку Как установить nltk python. Картинка про Как установить nltk python. Фото Как установить nltk python

Процесс разбиения данного текста может быть сделан с помощью определения границ слова. Окончание слова и начало нового слова называются границами слова. Система письма и типографская структура слов влияют на границы.

В модуле Python NLTK у нас есть различные пакеты, связанные с токенизацией, которые мы можем использовать для разделения текста на токены в соответствии с нашими требованиями. Некоторые из пакетов следующие:

пакет sent_tokenize

Как следует из названия, этот пакет разделит входной текст на предложения. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

пакет word_tokenize

Этот пакет делит введенный текст на слова. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Пакет WordPunctTokenizer

Этот пакет делит вводимый текст на слова, а также знаки препинания. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Морфологический

Мы можем достичь этого, остановив. Таким образом, мы можем сказать, что основа — это эвристический процесс выделения базовых форм слов путем обрезания концов слов.

В модуле Python NLTK у нас есть различные пакеты, связанные со стволом. Эти пакеты могут быть использованы для получения базовых форм слова. Эти пакеты используют алгоритмы. Некоторые из пакетов следующие:

PorterStemmer пакет

Этот пакет Python использует алгоритм Портера для извлечения базовой формы. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Например, если мы дадим им слово «запись» в качестве входных данных для этого стеммера, мы получим слово «запись» после стемминга.

LancasterStemmer пакет

Этот пакет Python будет использовать алгоритм Ланкастера для извлечения базовой формы. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Например, если мы дадим им слово «запись» в качестве входных данных для этого стеммера, мы получим слово «запись» после стемминга.

SnowballStemmer пакет

Этот пакет Python будет использовать алгоритм снежного кома для извлечения базовой формы. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Например, если мы дадим им слово «запись» в качестве входных данных для этого стеммера, мы получим слово «запись» после стемминга.

Все эти алгоритмы имеют разный уровень строгости. Если мы сравним эти три стеммера, то стеммеры Портера наименее строгие, а Ланкастер — самый строгий. Снежный комик хорош как по скорости, так и по строгости.

лемматизации

Мы также можем извлечь базовую форму слов путем лемматизации. Он в основном выполняет эту задачу с использованием словарного и морфологического анализа слов, как правило, с целью удаления только флективных окончаний. Такая базовая форма любого слова называется леммой.

Основное различие между основанием и лемматизацией заключается в использовании словарного и морфологического анализа слов. Другое отличие состоит в том, что в основе определения чаще всего сходятся слова, связанные с деривацией, в то время как лемматизация обычно сводит воедино только различные инфлективные формы леммы. Например, если мы введем слово saw в качестве входного слова, тогда stemming может вернуть слово «s», но лемматизация будет пытаться вернуть слово «see» или «saw» в зависимости от того, использовался ли токен как глагол или существительное.

В модуле Python NLTK у нас есть следующий пакет, связанный с процессом лемматизации, который мы можем использовать для получения базовых форм слова —

Пакет WordNetLemmatizer

Этот пакет Python извлечет базовую форму слова в зависимости от того, используется ли оно как существительное или как глагол. Мы можем импортировать этот пакет с помощью следующего кода Python —

Чанкинг: деление данных на чанки

Это один из важных процессов в обработке естественного языка. Основная задача чанкинга состоит в том, чтобы идентифицировать части речи и короткие фразы, такие как словосочетания. Мы уже изучили процесс токенизации, создания токенов. Чанкинг в основном является маркировкой этих токенов. Другими словами, чанкинг покажет нам структуру предложения.

В следующем разделе мы узнаем о различных типах чанковки.

Типы чанкинга

Есть два типа чанкинга. Типы следующие:

Чанкинг

В этом процессе фрагментации объект, вещи и т. Д. Становятся более общими, а язык становится более абстрактным. Есть больше шансов на соглашение. В этом процессе мы уменьшаем масштаб. Например, если мы разберемся с вопросом, «для чего предназначены автомобили»? Мы можем получить ответ «транспорт».

Расщепление

В этом процессе фрагментации объект, вещи и т. Д. Движутся к тому, чтобы стать более специфичными, а язык становится более проницательным. Более глубокая структура будет рассмотрена при разбивке. В этом процессе мы увеличиваем масштаб. Например, если мы разберемся с вопросом «Расскажите конкретно об автомобиле»? Мы получим меньшие кусочки информации об автомобиле.

В этом примере мы сделаем чанки Noun-Phrase, категорию чанков, которые найдут куски именных фраз в предложении, используя модуль NLTK в Python —

Выполните следующие шаги в Python для реализации чанкинга именных фраз —

Шаг 1 — На этом шаге нам нужно определить грамматику для чанкинга. Он будет состоять из правил, которым мы должны следовать.

Шаг 2 — На этом шаге нам нужно создать парсер чанков. Было бы разобрать грамматику и дать вывод.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *