概述
探索的问题
1.通过结合简单的编程技巧和大量的文本,我们能实现什么?
2.怎么自动提取能代表文章的风格和内容的关键词和短语?
3.Python这个编程语言为这些工作可以提供哪些工具和技巧?
4.自然语言处理有哪些有趣的挑战?
NLTK安装
https://blog.csdn.net/LOVEYSUXIN/article/details/73480647
Numpy安装
https://blog.csdn.net/wolykos/article/details/79681744
text3.generate报错()
产生一些与text3风格类似的随机文本。但在本机上却出错,原因是我使用的是nltk3.4和Python3.6.6,该版本下generate函数被注释了,所以无法使用。而《python自然语言处理时》书中用的是NLTK2.0版本。
pip命令
功能:查看指定的安装包信息
命令:pip show packagename
功能:列出所有的安装包
命令:pip list
功能:pip检测更新
命令:pip list –outdated
功能:pip升级包
命令:pip install --upgrade packagename
功能:pip卸载包
命令:pip uninstall packagename
知识点
1.变量名:数字不能开头,可用下划线,变量名区分大小写,不可用‘-’,会被认为是减号。
2.一些对List有效的方法,对词和字符串也有效。
最后
以上就是眯眯眼芝麻为你收集整理的第一章-语言处理与Python(Natural Language Processing with Python第二版)的全部内容,希望文章能够帮你解决第一章-语言处理与Python(Natural Language Processing with Python第二版)所遇到的程序开发问题。
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