使用Python中的NLTK掌握自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最具挑战性和实用性的分支之一。它涉及计算机对人类语言的理解、分析和生成。对于初学者和中级开发者来说，掌握NLP的基础知识是迈向更高级技术（如深度学习模型）的重要一步。本课程将介绍如何通过Python中的Natural Language Toolkit（NLTK）库，从零开始学习NLP，并通过实际项目巩固知识。

MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：2.88 GB | 时长：5 小时 58 分钟

什么是NLTK？

NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中最流行的NLP库之一。它提供了丰富的工具和数据集，帮助开发者快速入门NLP。NLTK的设计初衷是教育和研究，因此它非常适合初学者学习NLP的核心概念。

课程概述

本课程的目标是通过实际项目，帮助学员从NLP的基础知识逐步过渡到实际应用。课程内容涵盖以下方面：

1. 文本预处理：学习如何使用NLTK对文本进行分词（tokenization）、清洗和标准化。
2. 语料库分析：探索NLTK内置的语料库（如Gutenberg、Brown和Reuters），并分析文本特征。
3. 语言模型：构建n-gram模型，实现自动补全工具和文本生成器。
4. 信息提取：使用正则表达式和语法树从文本中提取结构化信息（如日期、人名和地点）。
5. 语义分析：利用WordNet理解单词的含义、同义词和关系。
6. 项目实践：通过多个实际项目（如莎士比亚风格文本生成器、简历技能提取器）巩固所学知识。

课程亮点

1. 理论与实践结合

本课程不仅讲解NLP的理论知识，还通过代码演示和实际项目帮助学员将理论转化为实践。每个章节都包含代码示例、测验和项目练习，确保学员能够真正掌握所学内容。

2. 丰富的项目

学员将完成以下项目：

• 作者风格分析器：通过分析语料库数据，识别不同作者的写作风格。
• 简历技能提取器：从非结构化的简历文本中提取关键技能。
• 莎士比亚风格文本生成器：使用三元模型生成类似莎士比亚风格的文本。
• 自动补全引擎：基于n-gram模型实现一个简单的自动补全工具。
• 同义句转换器：利用WordNet将句子中的单词替换为同义词。

3. 专注于NLTK

本课程完全基于NLTK，不涉及现代神经网络模型（如spaCy、BERT或HuggingFace）。这种设计让学员能够专注于NLP的基础知识，并通过简单、可解释的工具构建实际应用。

学习目标

完成本课程后，学员将能够：

1. 理解NLP的核心原理，掌握文本数据的处理、清洗和分析方法。
2. 熟练使用NLTK进行分词、词性标注、命名实体识别和句法分析。
3. 构建实用的NLP应用，如文本生成器、信息提取工具等。
4. 分析真实文本数据集，计算词频、探索作者风格，并设计自动补全功能。
5. 使用分块、正则表达式和语法模式匹配提取结构化信息。

学习要求

1. Python基础知识：学员需要熟悉Python的基本语法，包括变量、函数、循环和数据结构（如列表、字符串和字典）。
2. 无需NLP经验：课程从零开始，所有内容都会通过实际演示清晰讲解。
3. 计算机和网络：学员需要一台能够安装Python和相关库的计算机（推荐使用Anaconda）。
4. 学习热情：无论是学生、开发者还是研究人员，只要对NLP感兴趣并愿意动手实践，都能从本课程中受益。

NLP是一个快速发展的领域，掌握其基础知识是迈向更高级技术的关键。通过本课程，学员不仅能够理解NLP的工作原理，还能构建一个完整的项目组合，为未来的职业发展或学术研究打下坚实基础。无论你是想提升技能、转行进入AI领域，还是仅仅对NLP感兴趣，这门课程都将为你提供宝贵的实践经验。

概述
第 1 部分：课程介绍和设置

第一讲 NLP 是什么？它为何重要

讲座 2 什么是 NLTK 以及为什么要学习它？

讲座 3 安装 Python、Jupyter 和 NLTK

讲座 4 下载 NLTK 资源

第五讲 运行你的第一个 NLP 代码

第 6 讲课程结构和项目演练

第 2 节：文本预处理要点

第 7 讲 文本预处理简介

第 8 讲 标记化（单词和句子）

第 9 讲 停用词删除

第 10 讲 词干提取

第 11 讲 词形还原

第 12 讲 文本规范化（小写、删除标点符号）

第 13 讲 全文预处理流程

第 14 讲 常见的预处理错误

第 3 部分：使用语料库

第 15 讲 什么是语料库？

第 16 讲 探索古腾堡语料库

第 17 讲 分析路透社语料库

第18讲 布朗语料库与体裁分析

第 19 讲 频率分布

第20讲 一致性、搭配性和分散性

第 21 讲 构建你自己的 TextCorpusReader

第 22 讲 迷你项目：作者风格分析器

第四节：词性标注与分块

第 23 讲 词性标注简介

讲座 24 使用 NLTK 的 pos_tag()

第 25 讲 理解 POS 标签集

讲座 26 使用标记语料库进行自定义词性标注

第 27 讲 什么是分块？

第 28 讲 迷你项目：从简历中提取技能

第 5 节：使用 NLTK 进行文本分类

第 29 讲 文本分类简介

讲座 30 词袋模型 (BoW)

讲座 31 NLTK 中的特征提取

讲座 32 使用 NLTK 的朴素贝叶斯分类器

讲座 33 评估分类器性能

讲座 34 改进特征工程

第 6 节：语言建模和 N-gram

讲座 35 什么是语言模型？

第 36 讲 N-gram 简介

讲座 37 构建基本的 N-gram 语言模型

讲座 38 使用 N-gram 生成文本

第 39 讲 迷你项目：构建你自己的莎士比亚和奥斯汀·艾玛生成器

第 40 讲 迷你项目：类似自动完成功能

第 7 节：命名实体识别 (NER) 和语法树

讲座 41 什么是命名实体识别（NER）？

讲座 42 NLTK 内置 NER 与 ne_chunk()

讲座 43 可视化解析树

讲座 44 从树中提取命名实体

第 8 节：信息提取和正则表达式

讲座45 什么是信息提取？

讲座 46 NLP 正则表达式 (Regex) 简介

讲座 47 使用正则表达式提取常见实体

讲座 48 使用 NLTK 进行标记和短语模式匹配

第 9 节：WordNet 和语义分析

讲座 49 WordNet 简介

讲座 50 探索同义词集和词条

讲座 51 同义词、反义词和词条

讲座 52 上位词、下位词、部分词

讲座 53 语义相似度测量

讲座 54 词义消歧（WSD）

第 55 讲 迷你项目：同义词句子交换器