中文分词算法python 文本挖掘和自然语言处理的目的？
文本挖掘和自然语言处理的目的？
自然语言处理和文本挖掘库主要注意作用于以自然语言文本为对象的数据处理和建模。
类型：第三方库
描述：NLTK是一个Python自然语言处理工具，它应用于对自然语言接受分类、电学计算和语义理解技术。目前巳经有达到50种语料库和词汇资源。
类型：第三方库
描述：Pattern是一个网络数据挖掘Python工具包，提供给了作用于网络挖掘点（如网络硬件、网络爬虫等）、自然语言处理（如词性上标、情感分析等）、机器学习（如向量空间模型、分类模型等）、图形化的网络讲模型。
类型：第三方库
描述：Gensim是一个专业的主题模型（发掘出来文字中隐含主题的一种统计建模方法）Python工具包，用来提供给可扩展统计语义、分析纯文本语义结构和检索到语义上有几分相似的文档。
4.结巴分词
类型：第三方库
描述：结巴分词是国内流行的Python文本处理工具包，分词模式两类三种模式：精确计算模式、全模式和搜索引擎模式，支持繁体分词、自定义词典等，是更加好的Python中文分词解决方案，也可以实现分词、词典管理、关键字抽取、词性标注等。
类型：第三方库
描述：SnowNLP是一个Python写的类库，这个可以方便些的处理中文文本内容。该库是受到了TextBlob的启发而针对中文全面处理写的类库，和TextBlob有所不同的是这里没有用NLTK，所有的算法也是自己实现方法的，但是那个软件了一些训练好的字典。
类型：第三方库
描述：Smallseg是一个开源的、实现DFA的轻量级的中文分词工具包。可下拉菜单词典、锯后直接返回登陆词列表和未直接登录词列表、有一定会的新词识别能力。
7.spaCy
类型：第三方库
具体解释：spaCy是一个Python自然语言处理工具包，它生克制化Python和Cython以至于自然语言处理能力提升了工业强度。
8.TextBlob
类型：第三方库
描述：TextBlob是另一个如何处理文本数据的Python库，可用处做词性上标、情感分析、文本翻译、名词短语抽取、文本分类等。
类型：第三方库
描述：PyNLPI是另一个更适合各种自然语言处理任务的集合库，可用于中文文本分词、关键字分析等，不光最重要的是其支持中英文映射，意见UTF-8和GBK编码的字符串等。
类型：第三方库
具体描述：中文近义词工具包，可应用于自然语言理解的很多任务：文本尺寸线，推荐算法，相似度可以计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，手动摘要，搜索引擎等。
人工智能依托于哪些编程语言技术？
人工智能领域怎么设计到的技术也有很多，如：深度学习，NLP自然语言处理，图像处理，语音识别等利于，现在有好多编程语言是可以通过人工智能领域的去相关开发，如：python,java，c等语言，下面我从这几个语言的具体技术参与分析
python语言的简易工具小巧的特性完全相信好多人也想体验到了，python强大完善系统的代码库，也可以从事行业各种业务需求的开发，python语言在人工智能上的应用还是被炒的很火的。
python能提供了好多人工智能相关的库，其中keras是实现python的一个深度学习的库，他发挥在高层神经网络上，他基于Tensorflow、Theano包括CNTK后端，它是可以快速的实验生成沉淀，能把你的idea迅速生成结果。NLTK是设计和实现python语言的自然语言处理包，在自然语言处理中最常用的一个python包。
java语言的功能很强大，应用场景也很广泛，也是因为他的跨平台的机制让他在编程语言中蓝月帝国饺饺者，是世界上可以使用最多的编程语言。当然他在人工智能相关开发领域也有好多极优秀的代码库。举几个例子，Encog是实现java语言的深度学习框架，支持向量机(policiesVector Machines)，人工神经网络(Artificial Neural Networks)，基因编程(Genetic Programming)，贝叶斯网络(Bayesian Networks)，隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)和遗传算法(Genetic Algorithms)等。openNLP是三个极为强大的主要用于自然语言处理的开发包，支持什么分词、分句、词性标住、命名实体识别、主块分析、语法解析等。
3.C
c的比较大的优势估计就是负责执行效率高了，毕竟c更距离于系统底层，但是c的开发难度可想而知，国内能很好的应用c的程序员不达到23%，因此人工智能的性能要求高，因此人工智能救了C,有与不怎末知道一点c所以才立即就不举些例子了。
当然了还有很多是可以应用与人工智能的编程语言，题主是可以网上搜索资料来打听一下看看人工智能领域的相关技术，多谢了悟空一份请柬问，自己的一点见解，欢迎大家关注我的悟空问答，更多编程相关的技术和观点祥见我的悟空问答
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