本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
什么是NLP？
简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。
这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。
这并不是NLP能做的所有事情。
NLP实现
搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它显示与技术相关的结果；
社交网站推送:比如Facebook News Feed。如果News Feed算法知道你的兴趣是自然语言处理，就会显示相关的广告和帖子。
语音引擎:比如Apple的Siri。
垃圾邮件过滤:如谷歌垃圾邮件过滤器。和普通垃圾邮件过滤不同，它通过了解邮件内容里面的的深层意义，来判断是不是垃圾邮件。
NLP库
下面是一些开源的自然语言处理库(NLP)：
Natural language toolkit (NLTK);
Apache OpenNLP;
Stanford NLP suite;
Gate NLP library
其中自然语言工具包(NLTK)是最受欢迎的自然语言处理库(NLP)，它是用Python编写的，而且背后有非常强大的社区支持。
NLTK也很容易上手，实际上，它是最简单的自然语言处理(NLP)库。
在这个NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。
安装 NLTK
如果您使用的是Windows/Linux/Mac，您可以使用pip安装NLTK:
pip install nltk打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装：
import nltk如果一切顺利，这意味着您已经成功地安装了NLTK库。首次安装了NLTK，需要通过运行以下代码来安装NLTK扩展包:
import nltk nltk.download()这将弹出NLTK 下载窗口来选择需要安装哪些包:
您可以安装所有的包，因为它们的大小都很小，所以没有什么问题。
使用Python Tokenize文本
首先，我们将抓取一个web页面内容，然后分析文本了解页面的内容。
我们将使用urllib模块来抓取web页面:
import urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
print (html)从打印结果中可以看到，结果包含许多需要清理的HTML标签。
然后BeautifulSoup模块来清洗这样的文字:
from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib")这需要安装html5lib模块
text = soup.get_text(strip=True) print (text)现在我们从抓取的网页中得到了一个干净的文本。
下一步，将文本转换为tokens,像这样:
from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib") text = soup.get_text(strip=True) tokens = text.split() print (tokens)统计词频
text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布。
可以通过调用NLTK中的FreqDist()方法实现:
from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import nltk response = urllib.request.urlopen('http://php.net/')
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html,"html5lib") text = soup.get_text(strip=True) tokens = text.split() freq = nltk.FreqDis版权声明：
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