從事自然語言處理的同學應該沒有不知道NLTK的，這裏就不多說了。不過我想給剛接觸NLTK，可能需要更多了解NLTK的同學介紹兩本書:壹本是官方的用Python進行自然語言處理，主要介紹NLTK中的函數和用法，再加上壹些Python常識，國內的陳濤同學已經翻譯了壹本中文版。在這裏妳可以看到:我想用Python -NLTK配套書介紹壹下自然語言處理的中文翻譯；另外壹個是Python文本處理用NLTK 2.0 Cookbook，比較深入，涉及NLTK的代碼結構。壹起會介紹如何定制自己的語料庫和模型，挺好的。
2、模式
圖案由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室制作。客觀來說，Pattern不僅是壹套文本處理的東西，也是壹套web數據挖掘的東西，包括數據抓取模塊(包括Google、Twitter、Wikipedia API、爬蟲和HTML解析器)、文本處理模塊(詞性標註、情感分析等)。)、機器學習模塊(VSM、聚類、SVM)和可視化模塊，可以說Pattern的這壹整套邏輯也是本文的組織邏輯，但這裏我們暫時把Pattern放在文本處理部分。我個人主要是用它的英文處理模塊Pattern.en，有很多非常好的文本處理功能，包括基本的標記化、詞性標註、句子切分、語法檢查、拼寫糾正、情感分析、句法分析等等，相當不錯。
TextBlob:簡化的文本處理
TextBlob是壹個有趣的Python文本處理包，它實際上是根據上面兩個Python包NLKT和Pattern封裝的(text blob站在NLTK和Pattern的巨肩上，與兩者配合得很好)，它們共同提供了很多文本處理功能的接口，包括詞性標註、名詞短語提取、情感分析、文本分類、拼寫檢查等。，甚至還有翻譯和語言檢測，但這是基於Google的API，而且受到調用次數的約束。
4、Python的MBSP
MBSP與Pattern同源，來自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室。它提供了基本的文本處理功能，如單詞標記化、句子分割、詞性標註、組塊、詞條化、句法分析等。有興趣的同學可以重視壹下。
關於什麽是Python文本處理工具，全球常春藤邊肖將在這裏與您分享。學無止境，學壹技之長，終身受益。所以，只要妳願意努力學習，什麽時候開始都不晚。如果想繼續學習python編程學習方法和資料，可以點擊本網站其他文章進行學習。