如何用Python中的NLTK對(duì)中文進(jìn)行分析和處理？我覺得nltk完全可以用來對(duì)付中文。重點(diǎn)研究了漢語分詞和文本表達(dá)的形式。中文和英文的主要區(qū)別是中文需要分詞。由于nltk的處理粒度一般都是單詞，所以

如何用Python中的NLTK對(duì)中文進(jìn)行分析和處理？

我覺得nltk完全可以用來對(duì)付中文。重點(diǎn)研究了漢語分詞和文本表達(dá)的形式。

中文和英文的主要區(qū)別是中文需要分詞。由于nltk的處理粒度一般都是單詞，所以我們必須先對(duì)文本進(jìn)行切分，然后使用nltk進(jìn)行處理（我們不需要使用nltk進(jìn)行分詞，直接使用分詞包即可）。認(rèn)真推薦口吃分詞，非常好用）。

中文分詞后，文本是一個(gè)長(zhǎng)的單詞數(shù)組：[word1，word2，Word3 wordn]，然后您可以使用nltk中的各種方法來處理文本。例如，使用freqdist計(jì)算文本的詞頻，使用bigrams將文本轉(zhuǎn)換為兩個(gè)短語的形式：[（word1，word2），（word2，Word3），（Word3，word4）（wordn-1，wordn）]。

如何用python進(jìn)行中文分詞？

口吃切分可以看作是最好和最流行的Python中文分詞數(shù)據(jù)庫(kù)。

項(xiàng)目地址：https://github.com/fxsjy/jieba網(wǎng)站

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如果是基本的，我想找一個(gè)在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會(huì)更有效率。例如下面三個(gè)，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí)，找另一個(gè)。。