自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及如何让计算机理解、解析、生成和操作人类的自然语言。在Python编程语言中，NLTK（Natural Language Toolkit）是一个广泛使用的NLP库，为研究人员和开发人员提供了丰富的工具和资源。本教程将专注于使用NLTK模块在Python 2.7环境下进行NLP实践。
NLTK库包含了各种功能，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、语法分析等。它是Python社区中非常活跃的项目，支持大量语料库和词汇资源，使得开发者能够轻松地进行文本预处理和数据分析。
要使用NLTK，你需要安装这个库。在Python 2.7中，可以通过pip命令进行安装：
```
pip install nltk
```
安装完成后，导入NLTK并下载所需的数据包：
```python
import nltk
nltk.download()
```
在这个交互式界面中，选择你需要的数据集，如punkt（用于分词）、averaged_perceptron_tagger（用于词性标注）等。
**分词（Tokenization）**是NLP的第一步，它将连续的文本分解成单词或短语。NLTK提供了`word_tokenize()`函数来完成这项任务：
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "这是一个分词示例。"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
```
**词性标注（Part-of-Speech Tagging）**用于确定每个词的语法角色。NLTK的`pos_tag()`函数可以实现这一功能：
```python
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag
tokens = word_tokenize("NLTK 是一个自然语言处理库。")
tagged_words = pos_tag(tokens)
print(tagged_words)
```
**停用词（Stop Words）**是常见的无实际意义的词汇，如“的”、“是”等。NLTK提供了停用词列表，可以用于过滤文本：
```python
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
```
**命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）**用于识别文本中的专有名词，如人名、地名、组织名等。NLTK的`ne_chunk()`函数可以进行初步的NER：
```python
from nltk import ne_chunk, pos_tag, word_tokenize
from nltk.tree import Tree
tokens = word_tokenize("乔布斯是苹果公司的创始人。")
tagged_words = pos_tag(tokens)
chunked = ne_chunk(tagged_words)
for subtree in chunked.subtrees(filter=lambda t: t.label() == 'NE'):
print(' '.join([word for word, pos in subtree.leaves()]))
```
此外，NLTK还提供了**情感分析（Sentiment Analysis）**、**语法分析（Parsing）**、**词干提取（Stemming）**和**词形还原（Lemmatization）**等功能。对于更复杂的任务，可以结合其他库如spaCy或Stanford CoreNLP。
通过以上示例，我们可以看到NLTK为Python 2.7环境下的自然语言处理提供了强大的支持。然而，值得注意的是，Python 2.7已停止官方维护，建议更新到Python 3.x版本，以获取更好的性能和更多的库支持。同时，对于中文NLP，可能需要额外的库如jieba，因为NLTK主要针对英文处理。NLTK是学习和实践NLP的绝佳工具，通过不断探索和实践，你将能够驾驭语言的奥秘。
Natural-Language-Processing-NLTK-Python-2_7-master.zip （15个子文件） 
Natural-Language-Processing-NLTK-Python-2.7-master 
nltk3.py 2KB
