如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理
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我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词,非常好用)。
中文分词之后,文本就是一个由每个词组成的长数组:[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频,用bigrams 把文本变成双词组的形式:[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词,所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理(不需要用nltk 来做分词,直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词,非常好用)。
中文分词之后,文本就是一个由每个词组成的长数组:[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频,用bigrams 把文本变成双词组的形式:[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
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