Посты с тэгом nltk


Синтаксический анализ в NLTK. Продолжение

Здравствуйте. Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).

Вступление


В предыдущей статье мы рассматривали синтаксические анализаторы и виды грамматик. Настоятельно рекомендую её прочитать, если Вы этого не сделали. Также можно почитать первую статью, где мы устанавливаем и настраиваем пакет NLTK.

Простые синтаксические анализаторы, которые мы уже рассматривали, имеют ряд недостатков, которые накладывают существенные ограничения как на эффективность, так и вообще на возможность получения результатов синтаксического анализа. Для решения этих проблем используются алгоритмы, базирующиеся на динамическом программировании.


Синтаксический анализ в NLTK

Здравствуйте. Это статья об синтаксическом анализе предложений, их представлении. Для разбора предложений будет использоваться пакет NLTK и язык программирования Python (версии 2.7).

Вступление


В моей предыдущей статье мы рассматривали морфологические анализаторы и их использование. Настоятельно рекомендую прочитать её, чтобы лучше понять данную статью. Также там рассматривается установка и настройка пакета NLTK.
Читать дальше →


[Из песочницы] Сравнение и создание морфологических анализаторов в NLTK

Здравствуйте. Это статья о сравнении существующих и создании своих морфологических анализаторов в библиотеке NLTK.

Введение


NLTK — пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на языке программирования Python. Отлично подходит для людей, изучающих компьютерную лингвистику, машинное обучение, информационный поиск [1].
В данной статье я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
Читать дальше →


[Из песочницы] Обработка естественного языка. Полезные инструменты

Последнее время на Хабре зачастили статьи про обработку естественного языка.
И так уж совпало, что последнее время я работаю в этой области.
Был очень хорошо освещен sentiment analysis, и теггер частей речи pymorphy.
Но мне хотелось бы рассказать, какие средства для NLP использовал я, и что я нашел нового, чего здесь еще не было
Читать дальше →