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怎么使用NLTK库简化文本

小亿
85
2024-05-11 19:00:56
栏目: 编程语言

使用NLTK库简化文本的方法包括:

  1. 分词:使用NLTK库的分词功能可以将文本分割成单词或短语,使得文本处理更加方便。
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is a sample sentence."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
  1. 去除停用词:NLTK库提供了停用词列表,可以通过去除这些常见词语来简化文本。
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
print(filtered_tokens)
  1. 词形归并:NLTK库提供了词形归并器,可以将单词还原成原型。
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in filtered_tokens]
print(lemmatized_tokens)
  1. 词频统计:NLTK库提供了频率分布类,可以用于统计文本中单词的出现频率。
from nltk import FreqDist
freq_dist = FreqDist(lemmatized_tokens)
print(freq_dist.most_common(5))

通过以上方法,可以使用NLTK库简化文本并进行文本处理分析。

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