什么是自然语言处理？

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

自然语言处理的英文全称为：Natural Language Processing 人们习惯将其简称为NLP.

简单来说，自然语言处理就是用计算机与文本打交道。例如：文本分类、机器翻译、阅读理解等都属于自然语言处理范畴。

2017高考时，智能教育机器人Aidam和成都准星云学科技有限公司开发的人工智能系统AI-Maths也“参加高考“，成为了高考大军中的一员。

机器人高考文科全国卷II获得134分，用时仅仅10分钟！这都是自然语言处理的研究成果。

什么是NLTK？

利用python进行深度学习完成自然语言处理项目时，常常会看到一些大佬们用NLTK，那么NLTK到底是什么呢？

NLTK是python中著名的自然语言处理库，自带语料库、词性分类库、自带分类、分词、等诸多功能，是自然语言处理的“金钥匙”。

NLTK的安装

• Linux(以centos7为例)：

      在Linux下安装十分方便，直接在终端输入：sudo pip install nltk 即可。

• Windows(以win7为例)：

  在windows下安装，网上的一些陈旧安装方法过于繁琐，小叮当为大家分享一种目前来说较为方便的安装方法：

  Step1.进入python的第三方库网址：

  https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#genshi

• Step2.搜索NLTK安装包：

  说到搜索，让我更不解的是，明明一个"Ctrl+F"操作就可以解决的事,好多人非要自己滑着滚动条去找，只能说，你开心就好，我小叮当无话可说~

• 反正小叮当我是这样搜索的，直接“Ctrl+F”,在网页右上角出来的文本框中，输入“nltk",回车，让计算机自动帮我们搜索。

Step3.下载nltk包到本地：


点击ntlk安装包直接下载，目前这个包的名称是"nltk‑3.3‑py2.py3‑none‑any.whl”（顾名思义，对于python2和python3都支持，放心地用吧）

此时，只需要注意一点：记录好下载的路径（或是像小叮当一样，直接放到一个盘的根目录下，简单又好记）和包的名称，因为一会儿安装时要用到。

Step4.安装NLTK:

打开CMD命令窗口，输入命令：

pip install  F:\nltk‑3.3‑py2.py3‑none‑any.whl

这里“F:\nltk-3.3-py2.py3-none-any.whl"就是你刚下载的位置和包的名称。

过一会儿，nltk就在你的电脑上装好了~（如过你用pycharm编辑器时import nltk还会出错，这可能是你没有设置安装包自动加载到项目中，可以参考7行代码，彻底告别python第三方包import导入问题！）

NlTK自带语料库

NlTK自带语料库，我们可以通过执行“nltk.download()"调出nltk下载器，来下载我们需要的相关语料库。我们以在win7环境下为例，进行说明。

我们以下载"布朗语料库”（Brown Corpus）为例，进行说明。布朗语料库（Brown Corpus）是在1960年中期美国布朗大学构建的一个具代表性的平衡语料库，是第一个机读语料库，也是第一个平衡语料库。

甚至后来新构建的英语平衡语料库如lob（Lancaster-Oslo/Bergen，英国英文）及London-Lund（英语口语），都还仍遵循布朗语料库的架构。布朗语料库收集了500个连贯英语书面语，文本每个文本超过2000词，整个语料库共有1161192个词。

我们选中，NLTK下载器中的“ALL Packages”,拖动右端的滚动条，在"Identifier"所在的列，找到在"brown"(也可在Name列找“Brown Corpus”),点击“Download”便可进行下载。

下载完成后，该项便会自动被标绿，表示已经下载完成，下方也有相应的提示“Finished installing brown"。

我们通过执行如下代码，可以看到布朗语料库共包含了15个分类，有'adventure'）、‘belles_lettres’(纯文学)、'editorial'（编辑）, 'fiction'（小说）, 'government'（政府）, 'hobbies'（爱好）, 'humor'（幽默）, 'learned'（学术）, 'lore'（知识）, 'mystery'（推理小说）, 'news'（新闻）, 'religion', 'reviews'（评论）, 'romance'（浪漫）, 'science_fiction'（科幻小说），布朗语料库包含了57340个句子和1161192个词汇。

具体代码如下：

今天的自然语言处理，就为大家分享到这里，更多精彩，敬请关注“IT小叮当”~