1樓：
如果是英語和西班牙語可以用
使用這個模組可以對名詞的單複數進行版轉換及字元操作。權
如何用 python 中的 nltk 對中文進行分析和處理
2樓：匿名使用者
一、nltk進行分詞
用到的函式：
nltk.sent_tokenize(text) #對文字按照句子進行分割
nltk.word_tokenize(sent) #對句子進行分詞
二、nltk進行詞性標註
用到的函式：
nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分詞後的結果，同樣是句子級的標註
三、nltk進行命名實體識別（ner）
用到的函式：
nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子詞性標註後的結果，同樣是句子級
上例中，有兩個命名實體，一個是xi,這個應該是per，被錯誤識別為gpe了； 另一個事china，被正確識別為gpe。
四、句法分析
nltk沒有好的parser，推薦使用stanfordparser
但是nltk有很好的樹類，該類用list實現
可以利用stanfordparser的輸出構建一棵python的句法樹
3樓：匿名使用者
買本書看 ……
4樓：令梅函靖巧
有很多好用的中文處理包：
jieba：可以用來做分詞，詞性標註，textrankhanlp：分詞，命名實體識別，依存句法分析，還有fudannlp，nlpir
個人覺得都比nltk好用～
如何用 python 中的 nltk 對中文進行分析和處理
5樓：蛋包飯配冰紅茶
我感覺用nltk 處理中文是完全可用的。其重點在於中文分詞和文字表達的形式。
中文和英文主要的不同之處是中文需要分詞。因為nltk 的處理粒度一般是詞，所以必須要先對文字進行分詞然後再用nltk 來處理（不需要用nltk 來做分詞，直接用分詞包就可以了。嚴重推薦結巴分詞，非常好用）。
中文分詞之後，文字就是一個由每個片語成的長陣列：[word1, word2, word3…… wordn]。之後就可以使用nltk 裡面的各種方法來處理這個文字了。
比如用freqdist 統計文字詞頻，用bigrams 把文字變成雙片語的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
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