这个教程里我们只需要调库，不需要了解原理，很简单的
参考文章：
参考：Python NLTK 自然语言处理入门与例程
参考1：NLP入门学习1——分词、词性标注 – CSDN博客
参考2：使用nltk进行分词、词性标注、词性提取 – 知乎
介绍和安装：
可以直接下这个压缩包
文章代码下载：蓝奏云链接
NLTK是最受欢迎的英文自然语言处理库
其包含了两部分，pip里带有的库，和它另外要下载的扩展库（大概700M）
首先我们要用python官方安装器pip安装ntkl库，并用ntkl的函数安装它的扩展库
新建一个download.py文件，输入运行以下代码
try:
import nltk
except ImportError:
import os
os.system('pip install nltk')
import nltk
nltk.download()
在弹出来的窗口中点击download下载安装
注意：如果提示”由于目标计算机积极拒绝”，下载出错
这是因为nltk的扩展库下载源来自github，网络被墙了
需要自己想办法，或使用我的压缩包里包含的steamcommunity_302软件绕过github服务器
打开包里”绕过github服务器的软件（如果下载出错”文件夹，点开程序，点击”设置” – 打勾”Github访问”，保存设置
代码：
这里我们先导入库，并自定义一段自己的英文文本
import nltk
text = "Hello Mr. Adam, how are you? I hope everything is going well. Today is a good day, see you dude."
分词
直接调用NLTK的自带分函数
words = nltk.word_tokenize(text)
print("words:" + str(words))
输出效果：
words:[‘Hello’, ‘Mr.’, ‘Adam’, ‘,’, ‘how’, ‘are’, ‘you’, ‘?’, ‘I’, ‘hope’, ‘everything’, ‘is’, ‘going’, ‘well’, ‘.’, ‘Today’, ‘is’, ‘a’, ‘good’, ‘day’, ‘,’, ‘see’, ‘you’, ‘dude’, ‘.’]
可以看到每个单词都被分开了
词性标注
tags = nltk.pos_tag(words)
print("tags:" + str(tags))
输出效果：
tags:[(‘Hello’, ‘NNP’), (‘Mr.’, ‘NNP’), (‘Adam’, ‘NNP’), (‘,’, ‘,’), (‘how’, ‘WRB’), (‘are’, ‘VBP’), (‘you’, ‘PRP’), (‘?’, ‘.’), (‘I’, ‘PRP’), (‘hope’, ‘VBP’), (‘everything’, ‘NN’), (‘is’, ‘VBZ’), (‘going’, ‘VBG’), (‘well’, ‘RB’), (‘.’, ‘.’), (‘Today’, ‘NN’), (‘is’, ‘VBZ’), (‘a’, ‘DT’), (‘good’, ‘JJ’), (‘day’, ‘NN’), (‘,’, ‘,’), (‘see’, ‘VBP’), (‘you’, ‘PRP’), (‘dude’, ‘VBP’), (‘.’, ‘.’)]
每个单词后面跟着它的词性，词性表可以参考：
提取名词
例：(‘day’, ‘NN’)
↑在列表里判断后一个变量是否为’NN’或’NNP’
NN表示普通名词，NNP表示专有名词
并输出（单词，词性）
NN = [(s1,s2) for (s1,s2) in tags if s2 in ['NN', 'NNP']]
print("N:" + str(NN))
输出效果：
N:[(‘Hello’, ‘NNP’), (‘Mr.’, ‘NNP’), (‘Adam’, ‘NNP’), (‘everything’, ‘NN’), (‘Today’, ‘NN’), (‘day’, ‘NN’)]
或：
只输出第一个变量（单词）
NN = [s1 for (s1,s2) in tags if s2 in ['NN', 'NNP']]
print("N:" + str(NN))
输出效果：
N:[‘Hello’, ‘Mr.’, ‘Adam’, ‘everything’, ‘Today’, ‘day’]
教程结束
谢谢阅读！
本文章所有的代码都放在开头了
Original: https://blog.csdn.net/u010280030/article/details/124151142
Author: 一杯原谅绿茶
Title: python语言处理初探——分词、词性标注、提取名词
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