關於自然語言處理的資料已經非常多，對於英文文字的處理步驟和方式在這裡給大家整理一下：
一般來說英文文字處理有幾以下幾個步驟：
（1）分詞操作：
分詞應該是所有自然語言處理首先都需要做的，那麼分詞有以下幾種方法供給大家參考
1.textblob包中提供的分詞操作用法：text.word,其中text為文字名稱
2.nltk包中的分詞方法：word_tokenize(text)
3.split方法做分詞：因為英文單詞本來就有空格，所以直接使用空格作為詞語之間的間隔判斷：text.split()
(2)小寫轉化：
word.lower()
(4)詞性標註操作：
這裡可以使用兩種方法：
1.nltk包自帶的詞性標註：nltk.pos_tag(text)
2.spacy包帶的詞性標註
(5)詞性還原：
1.nltk包
2.spacy包
（6）檢查文字中的詞頻：
1.在分詞之後使用collection包帶的counter函式 word_counts = collections.counter(words)
2.在分詞之後使用nltk包帶的工具：freqdist(words)
(7)textblob包
英文自然語言預處理
目錄 1 資料集準備 2 資料集處理 1 簡單分詞 詞性還原 停用詞過濾 2 特徵提取 tt idf 資訊增益 卡方檢驗 互資訊 n gram等 3 文字標籤向量化 4 選擇合適的演算法模型進行訓練 函式說明 簡單分詞 parameters filename 資料檔案 returns list wo...
自然語言處理的中文文字相似度
前言 人與計算機的互動過程中，如果能提供人類的自然語言形式來進行交流，那麼人與計算機就能更加親密友好。而要實現這一機制就需要自然語言處理來處理，一般來說自然語言處理會涉及幾個學科 電腦科學 語言學 統計學和數學等。不同語言的自然語言處理也存在差別，對於中文來說，很多時候都無法直接套用英語自然語言處理...
自然語言處理 文字的表示
在分詞之後，如果想要做一些有意思的事情 比如文字分類和句子相似度分析等 就需要文字的表示。文字的表示就是通過向量來表示單詞 句子以及文章。首先來看下單詞的表示，有很多種方法。今天我們先來介紹乙個最簡單的方法。單詞的表示首先需要有乙個詞典，這裡假設我們的詞典是這樣的 word dic 我們 去 爬山 ...