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利用Python進(jìn)行自然語言處理主要依賴于Python所涵蓋的豐富而強(qiáng)大的庫：
Gensim是一個(gè)用于從文檔中自動提取語義主題的Python庫，目標(biāo)受眾是自然語言處理(NLP)和信息檢索(IR)社區(qū)。具有特性：1)內(nèi)存獨(dú)立;2)有效實(shí)現(xiàn)了許多流行的向量空間算法-包括tf-idf、分布式LSA、分布式LDA以及RP，并且很容易添加新算法;3)對流行的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了IO封裝和轉(zhuǎn)換;4)在其語義表達(dá)中，可以相似查詢。
它是可用來訓(xùn)練NLP模型的最好的庫之一，是一個(gè)初學(xué)者友好的NLP庫。它有很多預(yù)先訓(xùn)練好的模型和語料庫，可以幫助我們很容易地分析事物。
Pattern是采用Python開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘庫，用于抓取和解析各種數(shù)據(jù)源，如谷歌、Twitter、Wikipedia等。它提供了各種NLP工具(PoS標(biāo)簽、n-gram、WordNet)、機(jī)器學(xué)習(xí)功能(向量空間模型、聚類、分類)和用于進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析的各種工具。它是由CLiPS維護(hù)的，因此不僅有很好的文檔和許多例子，而且有許多學(xué)術(shù)出版物正在利用圖書館。
它基于Pattern和NLTK，后者為所有常見的NLP操作提供了一個(gè)很棒的API調(diào)用。它不是最快或最完整的庫，但它以一種極容易訪問和管理的方式提供了人們?nèi)粘Ｋ韫δ堋?/p>
它是一個(gè)高級的NLP庫，可在Python和Cython中的使用，它幫助我們可以進(jìn)行快速的開發(fā)。spaCy提供了預(yù)先訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)模型和單詞向量，目前支持50多種語言的標(biāo)記化。它具有最先進(jìn)的速度，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)簽，解析和命名實(shí)體識別和易于深入學(xué)習(xí)集成。
除了以上工具庫，Python還包含Numpy(矩陣運(yùn)算庫)、Scipy(統(tǒng)計(jì)運(yùn)算庫)、Matplotlib(繪圖庫)、pandas(數(shù)據(jù)集操作)、Sympy(數(shù)值運(yùn)算庫)等庫，可以很好的運(yùn)用于數(shù)據(jù)分析。
到此，關(guān)于“Python處理自然編程語言有什么優(yōu)勢”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
