如何用Python中的NLTK對中文進行分析和處理？我覺得nltk完全可以用來對付中文。重點研究了漢語分詞和文本表達的形式。中文和英文的主要區(qū)別是中文需要分詞。由于nltk的處理粒度一般都是單詞，所以

如何用Python中的NLTK對中文進行分析和處理？

我覺得nltk完全可以用來對付中文。重點研究了漢語分詞和文本表達的形式。

中文和英文的主要區(qū)別是中文需要分詞。由于nltk的處理粒度一般都是單詞，所以我們必須先對文本進行切分，然后使用nltk進行處理（我們不需要使用nltk進行分詞，直接使用分詞包即可）。認真推薦口吃分詞，非常好用）。

中文分詞后，文本是一個長的單詞數(shù)組：[word1，word2，Word3 wordn]，然后您可以使用nltk中的各種方法來處理文本。例如，使用freqdist計算文本的詞頻，使用bigrams將文本更改為兩個短語的形式：[（word1，word2），（word2，Word3），（Word3，word4）（wordn-1，wordn）]。

如何刪除使用NLTK或者python停用詞？

Nltk是Python中處理語言的主要工具包，它可以刪除停止詞、詞性標記，分詞和分句。為了安裝nltk和編寫python，我們通常使用集成環(huán)境EPD，EPD具有包管理功能，可以在線安裝。如果不是集成環(huán)境，可以通過PIP install nltk安裝?！稰IP安裝nltknltk.下載（）#彈出一個選擇框，您可以根據(jù)自己的語義或功能進行安裝。一般來說，在實現(xiàn)分詞、分句、詞性標注、去除停止詞等功能時，需要安裝stopwords和Punkt。出現(xiàn)lookuperror時，由于缺少相關(guān)模塊，需要安裝Punkt。本模塊主要負責分詞功能。安裝stopwords有兩種方法。