hands on nltk tutorial
1.0.0
Das praktische NLTK-Tutorial in Form von Jupyter-Notizbüchern
NLTK ist eines der beliebtesten Python -Pakete für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
| Notizbücher |
|---|
| 1.1 LADEN LINABEN UND Testen, dass sie arbeiten Machen Sie sich bereit zu beginnen! |
| 1.2 Textanalyse mit nltk.text Extrahieren interessanter Daten aus einem bestimmten Text |
| 2.1 N-Gramm aus dem Text abgeben Erstellen von N-Gramm (für die Sprachklassifizierung) |
| 2.2 Textsprache Erfassen durch Zählen von Stop -Wörtern.ipynb Eine einfache Möglichkeit, herauszufinden, in welcher Sprache ein Text geschrieben ist |
| 2.3 Sprachkennung mit Wort Bigrams Hochmoderner Sprachklassifizierer |
| 3.1 Bigrams, Stamm und Lemmatisierung NLTK macht Bigrams, Stamm und Lemmatisierung super einfach |
| 3.2 Ungewöhnliche Wörter in gegebener Sprache finden Welche Wörter gehören nicht zum Rest des Textes? |
| 3.3 Erstellen eines POS -Taggers Erstellen eines Teile des Sprach -Taggers |
| 3.4 Teile der Sprache und Bedeutung Erforschen tolle Funktionen von WordNet, die angeboten werden |
| 4.1 Nennen Sie Geschlechtskenner Aufbau eines Klassifikators, der das Geschlecht eines Namens erraten |
| 4.2 Nachrichtendokumente in Kategorien einzuordnen Erstellen eines Klassifikators, der die Kategorie einer Nachricht erraten |
| 5.1 Stimmungsanalyse Ist ein Film Review positiv oder negativ? |
| 5.2 Stimmungsanalyse mit NLTK.Sentiment.SentimentAnalyzer und Vader -Tools Weitere Sentiment -Analyse! |
| 6.1 Twitter -Stream (und Reinigung von Tweets) Live-Stream-Tweets von Twitter |
| 6.2 Twitter -Suche Suchen Sie in früheren Tweets |
| 7.1 NLTK mit dem griechischen Skript Verwenden von NLTK mit fremden Skripten |
| 8.1 Die Bibliotheken von Langdetekten und Langid Nützliche Bibliotheken für die Sprachidentifizierung |
| 8.2 Word2VEC (Gensim) Googles Word2Vec |
Hz Sababa - HB20007 - [email protected]
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