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nltk（Natural Language Toolkit）是一个用于自然语言处理（NLP）的 Python 库，特别适合教学和研究。它提供了丰富的语料库、词典资源以及各种文本处理工具，非常适合初学者和研究人员使用。

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🧰 一、nltk 的主要功能

✅ 文本处理功能

• 分词（Tokenization）
• 词形还原（Lemmatization）
• 词干提取（Stemming）
• 词性标注（POS Tagging）
• 命名实体识别（NER）
• 句法分析（Parsing）
• 情感分析（Sentiment Analysis）

✅ 内置语料库（Corpora）

• 含有几十种公开语料和词典（如布朗语料库、电影评论语料等）
• 支持中文（但中文支持不如英文完善）

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📦 二、安装与使用

1. 安装 nltk

pip install nltk

2. 下载语料库（第一次使用时需要下载）

import nltk
nltk.download()  # 会弹出图形界面，选择要下载的内容（建议全选或至少下载 popular）

也可以通过命令行指定下载：

nltk.download('punkt')        # 常用分词模块
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')  # 词性标注器
nltk.download('wordnet')      # WordNet 词典
nltk.download('stopwords')    # 停用词列表

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🔍 三、常用功能示例

示例 1：分词

from nltk.tokenize import word_tokenizetext = "Hello, I love NLP with NLTK!"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
# 输出: ['Hello', ',', 'I', 'love', 'NLP', 'with', 'NLTK', '!']

示例 2：词性标注

from nltk import pos_tagpos_tag(word_tokenize("I love natural language processing."))
# 输出: [('I', 'PRP'), ('love', 'VBP'), ('natural', 'JJ'), ...]

示例 3：停用词过滤

from nltk.corpus import stopwordsstop_words = set(stopwords.words('english'))
words = ["the", "hello", "and", "python"]
filtered_words = [w for w in words if w not in stop_words]
print(filtered_words)  # 输出: ['hello', 'python']

示例 4：词干提取（Stemming）

from nltk.stem import PorterStemmerps = PorterStemmer()
print(ps.stem("running"))  # 输出: run

示例 5：词形还原（Lemmatization）

from nltk.stem import WordNetLemmatizerlemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize("running", pos="v"))  # 输出: run

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🎓 四、适用场景

应用	使用方式
教学/学习 NLP	提供了大量教材和练习
简单的文本分析	如情感分析、关键词提取
构建小型 NLP 工具	比如聊天机器人、词频统计
中文处理（有限）	需要自定义分词器

⚠️ 注意：对于中文处理，nltk 不像 jieba 那样方便，需要自己加载语料和模型。

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🆚 五、与其他 NLP 工具对比

工具	特点	优点	缺点
nltk	经典 NLP 工具包	学习曲线低，文档丰富	性能一般，不适合大规模生产
spaCy	工业级 NLP 工具	快速、准确、适合生产环境	对中文支持较弱
jieba	中文分词利器	简单高效	功能单一，仅限中文
transformers (HuggingFace)	使用预训练模型（如 BERT）	最先进的 NLP 模型	资源消耗大

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📚 六、推荐学习资源

1. 官网：https://www.nltk.org
2. 书籍《Natural Language Processing with Python》
   • 作者：Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
   • 免费电子版可在网上找到
3. YouTube 视频教程
   • 搜索 “NLTK tutorial” 即可找到很多入门视频