使用NLTK进行情感分析
使用NLTK应用于不同数据集的情感分析算法
该存储库包含几个子项目，这些子项目是如何从不同的数据集中执行情感分析的示例。 每个文件夹包含一个不同的项目。
##使用的工具和安装说明（Ubuntu）：### 1。 Python第一个示例已在Linux 64位体系结构下使用Python 2.7.9进行了测试。 但是，为了使用特定的“统计”包，需要使用Python3。 Python3已经随附了默认的Ubuntu安装，因此可以在终端上运行它：
$ python3
Python 3.4.3 (default, Mar 26 2015, 22:03:40)
[GCC 4.9.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
### 2。 安装几个软件
2021-12-05 18:18:58
10.45MB
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嗨，我是RyuzakiBot！
寻找免费的开源聊天机器人？ RyuzakiBot是一个简单的基于检索的聊天机器人，使用NLTK和scikit-learn在Python3中从头开始制作。 在此处尝试： : 请注意，该网站已部署在免费的Heroku服务器上，并且首次加载和响应需要一些时间。
使用自己的语料库
如果您想对RyuzakiBot进行其他主题的培训，请自行更改corpus.txt文件。 创建一个不难，每个语料库只是各种输入语句及其对聊天机器人的响应进行训练的样本。 在上面的示例中，它将使用的Wikipedia页面作为语料库。
API REST
RyuzakiBot使用了微框架及其扩展，增加了对快速构建REST API的支持： 。 您可以在此处向API发出HTTPS请求： : q=将保留查询，并且所有GET请求都将返回JSON对象。
实作
这个聊天机器人是用Python3编写的，主要使用：
NLTK：是自然语言处理（NLP）和人工智能库。 NLTK用于文本预处理（消除噪声，停用词，词干和词形去除）。 请访问了解更多信息。
scikit-learn：是一个数据挖掘和数据
2021-11-21 12:04:25
15KB
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你好 :grinning_face:
内尔
使用NLTK和Spacy的NLP命名实体识别
def ner ( text )
docx = nlp ( text )
html = displacy . render ( docx , style = "ent" )
html = html . replace ("\n\ n ","\n")
result = HTML_WRAPPER . format ( html )
2021-11-13 19:31:57
3KB
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具体步骤为：①从网上下载好NLTK data的压缩包后，任意存储在CDE盘自己记得的位置就行；②将压缩包解压缩，重新命名为nltk_data；③使用语句import nltk和nltk.download()运行一下，会出现一个NLTK Downloader，在弹出窗口里最底下的离线下载目录 (Download Directory) 改成之前安装nltk_data所在的目录，选择下载所有，慢慢等待即可
详情见文章：https://blog.csdn.net/Inochigohan/article/details/121277325
2021-11-12 10:03:22
344.35MB
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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Edw
2021-11-11 15:25:06
193KB
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import re
import numpy as np
import pandas as pd
import nltk.tokenize as tk
import nltk.corpus as nc
handel_file = 'health_handel.csv' #分词好要保存的数据文件路径
#读取数据
data=pd.read_excel('health.xlsx')
print(data.head(10))
stopwords = nc.stopwords.words('english') #停用词
tokenizer=tk.WordPunctTokenizer() #分词器
2021-11-04 21:22:31
513KB
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