Основные библиотеки Python для автоматической обработки текстов: назначение, функции, применение

Введение: Автоматическая обработка текстов является важной областью в информационных технологиях. Она включает в себя различные задачи, такие как извлечение информации, классификация текстов, анализ тональности, машинный перевод и многое другое. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для автоматической обработки текстов благодаря своей простоте, мощности и богатому набору библиотек. В данной курсовой работе мы рассмотрим основные библиотеки Python для автоматической обработки текстов, их назначение, функции и применение. 1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK является одной из наиболее популярных библиотек Python для обработки текстов. Она предоставляет широкий спектр инструментов и ресурсов для работы с естественным языком. Некоторые из основных функций NLTK включают: - Токенизация: разделение текста на отдельные слова или предложения. - Лемматизация: приведение слов к их базовой форме (лемме). - Стемминг: обрезка слов до их основы (стема). - Частеречная разметка: определение части речи каждого слова. - Извлечение ключевых слов: определение наиболее значимых слов в тексте. - Классификация текстов: определение категории или класса текста. - Анализ тональности: определение эмоциональной окраски текста. NLTK также предоставляет доступ к большому количеству корпусов текстов на различные тематики, что позволяет проводить исследования и обучать модели на реальных данных. 2. SpaCy: SpaCy - это еще одна мощная библиотека Python для обработки текстов, которая предоставляет высокую производительность и простоту использования. Она обладает следующими функциями: - Токенизация: разделение текста на отдельные слова или предложения. - Лемматизация: приведение слов к их...