python的nltk能做啥 如何用Python中的NLTK对中文进行分析和处理？
如何用Python中的NLTK对中文进行分析和处理？
我觉得nltk完全可以用来对付中文。重点研究了汉语分词和文本表达的形式。
中文和英文的主要区别是中文需要分词。由于nltk的处理粒度一般都是单词，所以我们必须先对文本进行切分，然后使用nltk进行处理（我们不需要使用nltk进行分词，直接使用分词包即可）。认真推荐口吃分词，非常好用）。
中文分词后，文本是一个长的单词数组：[word1，word2，Word3 wordn]，然后您可以使用nltk中的各种方法来处理文本。例如，使用freqdist计算文本的词频，使用bigrams将文本更改为两个短语的形式：[（word1，word2），（word2，Word3），（Word3，word4）（wordn-1，wordn）]。
如何删除使用NLTK或者python停用词？
Nltk是Python中处理语言的主要工具包，它可以删除停止词、词性标记，分词和分句。为了安装nltk和编写python，我们通常使用集成环境EPD，EPD具有包管理功能，可以在线安装。如果不是集成环境，可以通过PIP install nltk安装。》PIP安装nltknltk.下载（）#弹出一个选择框，您可以根据自己的语义或功能进行安装。一般来说，在实现分词、分句、词性标注、去除停止词等功能时，需要安装stopwords和Punkt。出现lookuperror时，由于缺少相关模块，需要安装Punkt。本模块主要负责分词功能。安装stopwords有两种方法。
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