自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱（NLTK，NaturalLanguageToolkit）是一个基于Python语言的类库，它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时，恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。

NLTK

NaturalLanguageToolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。

NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发 。
NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。
NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。

开发环境：我所使用的Python版本是最新的3.5.1，NLTK版本是3.2。Python的安装不在本文的讨论范围内，我们略去不表。你可以从NLTK的官网上http://pile_regexp_to_noncapturing()在V3.1版本的NLTK中已经被抛弃（尽管在更早的版本中它仍然可以运行），为此我们把之前定义的pattern稍作修改

pattern = r"""(?x) # set flag to allow verbose regexps (?:[A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A. |\d+(?:\.\d+)?%? # numbers, incl. currency and percentages |\w+(?:[-']\w+)* # words w/ optional internal hyphens/apostrophe |\.\.\. # ellipsis |(?:[.,;"'?():-_`]) # special characters with meanings """

再次执行前面的语句，便会得到

>>> nltk.regexp_tokenize(text, pattern) ['That', 'U.S.A.', 'poster-print', 'costs', '12.40', '...']

以上便是我们对NLTK这个自然语言处理工具包的初步探索，日后主页君将结合机器学习中的方法再来探讨一些更为深入的应用。最后，我想说《Python 自然语言处理》仍然是当前非常值得推荐的一本讲述利用NLTK和Python进行自然语言处理技术的非常值得推荐的书籍。

总结

以上就是本文关于Python编程使用NLTK进行自然语言处理详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

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