在Python中使用NLTK库实现对词干的提取的教程
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2020-09-22
06:38:23
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在在Python中使用中使用NLTK库实现对词干的提取的教程库实现对词干的提取的教程
主要介绍了在Python中使用NLTK库实现对词干的提取的教程,其中还用到了Pandas和IPython,需要的朋友可以
参考下
什么是词干提取？什么是词干提取？
在语言形态学和信息检索里，词干提取是去除词缀得到词根的过程─—得到单词最一般的写法。对于一个词的形态词根，词干
并不需要完全相同；相关的词映射到同一个词干一般能得到满意的结果，即使该词干不是词的有效根。从1968年开始在计算
机科学领域出现了词干提取的相应算法。很多搜索引擎在处理词汇时，对同义词采用相同的词干作为查询拓展，该过程叫做归
并。
一个面向英语的词干提取器，例如，要识别字符串“cats”、“catlike”和“catty”是基于词根“cat”；“stemmer”、
“stemming”和“stemmed”是基于词根“stem”。一根词干提取算法可以简化词 “fishing”、“fished”、“fish”和“fisher” 为同一个词
根“fish”。
技术方案的选择技术方案的选择
Python和R是数据分析的两种主要语言；相对于R，Python更适合有大量编程背景的数据分析初学者，尤其是已经掌握Python
语言的程序员。所以我们选择了Python和NLTK库（Natual Language Tookit）作为文本处理的基础框架。此外，我们还需要
一个数据展示工具；对于一个数据分析师来说，数据库的冗繁安装、连接、建表等操作实在是不适合进行快速的数据分析，所
以我们使用Pandas作为结构化数据和分析工具。
环境搭建环境搭建
我们使用的是Mac OS X，已预装Python 2.7.
安装安装NLTK
sudo pip install nltk
安装Pandas
sudo pip install pandas
对于数据分析来说，最重要的是分析结果，iPython notebook是必备的一款利器，它的作用在于可以保存代码的执行结果，例
如数据表格，下一次打开时无需重新运行即可查看。
安装安装iPython notebook
sudo pip install ipython
创建一个工作目录，在工作目录下启动iPython notebook，服务器会开启http://127.0.0.1:8080页面，并将创建的代码文档保存
在工作目录之下。
mkdir Codes
cd Codes
ipython notebook
文本处理文本处理
数据表创建数据表创建
使用Pandas创建数据表 我们使用得到的样本数据，建立DataFrame——Pandas中一个支持行、列的2D数据结构。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
d = ['pets insurance','pets insure','pet insurance','pet insur','pet insurance"','pet insu']
df = DataFrame(d)
df.columns = ['Words']
df
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