python中的nltk是什么

nltk（natural language toolkit)是python的自然语言处理工具包。自然语言是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。“自然语言处理”（Natural Language Processing 简称NLP）包含所有用计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“理解”人所说的话，至少要能达到对人的话语作出有效反应的程度。

有几种方法可以将文本转换为数据。最流行的方法之一是文本矢量化，即将文本转换为数字表示的过程。有几种方法可以实现文本矢量化，如二进制、词频、词袋（BoW）、词频（L1）、归一化词频（L2）、归一化TF-IDF和Word2Vec12。

另一种方法是命名实体识别（NER），这是一种信息提取的子任务，旨在定位文本中的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、组织、地点、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等

文本分类是另一种专注于将非结构化文本体分类到预定义类中的方法。

情绪分析是另一种方法，涉及确定文本中表达的情绪或观点。

最后，您还可以使用GPT-3将非结构化数据转换为表格数据。

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：

一个强大的N维数组对象Array；

比较成熟的（广播）函数库；

用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。

Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：

1       scikit-learn

scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google也资助一点。

项目主页：

https://pypipythonorg/pypi/scikit-learn/

http://scikit-learnorg/

https://githubcom/scikit-learn/scikit-learn

2       NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然语言处理模块，包括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK 常用于学术研究和教学，应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。 NLTK提供超过50个语料库和词典资源，文本处理库包括分类、分词、词干提取、解析、语义推理。可稳定运行在Windows, Mac OS X和Linux平台上 

项目主页：

http://sourceforgenet/projects/nltk/

https://pypipythonorg/pypi/nltk/

http://nltkorg/

3       Mlpy

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。包含的机器学习算法有：

l  回归

least squares, ridge regression, least angle regression, elastic net, kernel ridge regression, support vector machines (SVM), partial least squares (PLS)

l  分类

linear discriminant analysis (LDA), Basic perceptron, Elastic Net, logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier

l  聚类

hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering, k-means

l  维度约减

(Kernel) Fisher discriminant analysis (FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel) Principal component analysis (PCA)

项目主页：

http://sourceforgenet/projects/mlpy

https://mlpyfbkeu/

4       Shogun 

Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。目前Shogun的机器学习功能分为几个部分：feature表示，feature预处理，核函数表示,核函数标准化，距离表示，分类器表示，聚类方法，分布，性能评价方法，回归方法，结构化输出学习器。

SHOGUN 的核心由C++实现，提供 Matlab、 R、 Octave、 Python接口。主要应用在linux平台上。

项目主页：

http://wwwshogun-toolboxorg/

5       MDP

The Modular toolkit for Data Processing (MDP) ，用于数据处理的模块化工具包，一个Python数据处理框架。

从用户的观点，MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点，MDP是一个模块框架，它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写，但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性，各种不同的随时可用的算法，及应用单元的可重用性，使得它也是一个有用的教学工具。

项目主页：

http://mdp-toolkitsourceforgenet/

https://pypipythonorg/pypi/MDP/