用Python进行一些简单的自然语言处理的教程

时间:2021-05-22

本月的每月挑战会主题是NLP,我们会在本文帮你开启一种可能:使用pandas和python的自然语言工具包分析你Gmail邮箱中的内容。

NLP-风格的项目充满无限可能:

  • 情感分析是对诸如在线评论、社交媒体等情感内容的测度。举例来说,关于某个话题的tweets趋向于正面还是负面的意见?一个新闻网站涵盖的主题,是使用了更正面/负面的词语,还是经常与某些情绪相关的词语?这个“正面”的Yelp点评不是很讽刺么?(祝最后去的那位好运!)
  • 分析语言在文学中的使用,进而衡量词汇或者写作风格随时间/地区/作者的变化趋势.
  • 通过识别所使用的语言的关键特征,标记是否为垃圾内容。
  • 基于评论所覆盖的主题,使用主题抽取进行相似类别的划分。
  • 通过NLTK's的语料库,应用Elastisearch和WordNet的组合来衡量Twitter流API上的词语相似度,进而创建一个更好的实时Twitter搜索。
  • 加入NaNoGenMo项目,用代码生成自己的小说,你可以从这里大量的创意和资源入手。

将Gmail收件箱加载到pandas

让我们从项目实例开始!首先我们需要一些数据。准备你的Gmail的数据存档(包括你最近的垃圾邮件和垃圾文件夹)。

https://看下前面的展示,以找到更多的灵感!

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