python語義分析api

㈠ python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

㈡ 好用的python入門書籍

關於python的好書很多，這里從入門到進階以此給你推薦一些：
1.Python編程：入門到實踐
理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。小編強烈推薦這本書，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有」動手試一試」環節，學編程最佳的方式就是多動動手、多動動腦。
2.Python基礎教程第2版
學習一門編程語言的最好方法就是真正使用它
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。
3.笨辦法學Python
編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。
這是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
4.Python for data analysis
還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫高效地解決各式各樣的數據分析問題。這本書介紹了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本語法就可以學習。

㈢ Python C API使用時需要注意什麼

一：用C API為Python寫C語言函數，以方便Python中調用

1. 首先實現一個特定原型的函數，用Python C API來實現的話，所有函數必須是這種原型。必須是類似這樣的
PyObject *Fun(PyObject *self, PyObject *args)
self應該是在用類的時候才會用到（我沒有用到），args就是函數的參數。因為args是一個PyObject*類型（可以代表Python語言中的任何類型）
2. 將參數轉換成C 語言表示的內容，用PyArg_ParseTuple函數。
3. 執行完需要的操作後，也必須返回一個PyObject*類型的值。通過Py_BuildValue函數來構建。
這里要說的是，假如希望返回一個Tuple類型的值，可以先用
PyObject *tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
形式來構建，假如很多的話，可以用下面的方式來構建
PyObject *t;

t = PyTuple_New(3);
PyTuple_SetItem(t, 0, PyLong_FromLong(1L));
PyTuple_SetItem(t, 1, PyLong_FromLong(2L));
PyTuple_SetItem(t, 2, PyString_FromString("three"));
這一點在剛開始開工的時候迷惑了很久。
4. 將要輸出的所有函數放入一個數組中，數組的結構是：
struct PyMethodDef {
const char *ml_name; /* The name of the built-in function/method */
PyCFunction ml_meth; /* The C function that implements it */
int ml_flags; /* Combination of METH_xxx flags, which mostly
describe the args expected by the C func */
const char *ml_doc; /* The __doc__ attribute, or NULL */
};
數組以{NULL, NULL}結束
5. 構造一個Python import時初始化的函數
類似
PyMODINIT_FUNC
initexample(void)
{
Py_InitMole("example", example_methods);
}
這里有個特別需要注意的是，初始化函數名字有嚴格要求，init後面必須跟模塊名，否則Python找不到確定的函數會報沒有初始化函數的錯誤

擴展模塊寫完後，編譯成動態庫（Python要求此動態庫名字為pyd,實際就是改個後綴而已）。就可以直接在Python腳本中用import的方式載入了，對於使用來說，根本不需要知道此庫是用C API擴展寫的還是直接用Python語句寫的（這點Lua做的也是一樣好）
最後，python的源代碼中附帶了一個叫做example_nt的例子，可以參考一樣，完整的擴展代碼如下：
#include "Python.h"

static PyObject *
ex_foo(PyObject *self, PyObject *args)
{
printf("Hello, world/n");
Py_INCREF(Py_None);
return Py_None;
}

static PyMethodDef example_methods[] = {
{"foo", ex_foo, METH_VARARGS, "foo() doc string"},
{NULL, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC
initexample(void)
{
Py_InitMole("example", example_methods);
}

二．C語言中調用Python語句
首先，void Py_Initialize()用來初始化，void Py_Finalize()用來結束Python的調用，這是必須要的。
燃火分兩種情況，假如僅僅是幾條語句的話，那麼以PyRun_為前綴的一些函數都很好用，比如
int PyRun_SimpleString(const char *command)
函數就可以直接執行一條char*的Python語句。
需要獲得返回值得話
PyObject* PyRun_String(const char *str, int start, PyObject *globals, PyObject *locals)
也很好用，以上兩個函數用來處理Python源代碼已經讀入內存的情況，在文件中的時候
int PyRun_SimpleFile(FILE *fp, const char *filename)
PyObject* PyRun_File(FILE *fp, const char *filename, int start, PyObject *globals, PyObject *locals)
使用類似。不多講了。
假如是個模塊的話（比如一個函數），希望在C語言中調用的話那麼使用起來就稍微復雜了一點。這種情況的需要在於你可以從C語言中向Python函數中傳入參數並且執行，然後獲取結果。
此處又分為幾種情況：
在文件中，在內存中，編譯過的，源代碼。
在文件中都很好解決，和上面一樣。這里主要講在內存中的情況。（事實上我工作中需要並且耗費了很長時間才找到解決方法的就是這種情況）
未編譯時：（也就是源代碼）
1.通過
PyObject* Py_CompileString(const char *str, const char *filename, int start)
API首先編譯一次。此API的參數我說明一下，str就是內存中的源代碼，filename主要是出錯時報錯誤用的，事實測試證明，你隨意給個字元串也沒有關系，但給NULL參數在運行時必然報錯。start我一般用的是Py_file_input，因為的確是從文件中讀取過來的，相對的還有Py_single_input用來表示一條語句，Py_eval_input的用法我也不是太清楚。
源代碼通過此函數調用後，獲得編譯後的PyObject*,（其實假如跟進源代碼中去看，是一個PyCodeObject結構）假設命名為lpCode。
2.此時再調用API
PyObject* PyImport_ExecCodeMole(char *name, PyObject *co)
導入模塊。參數也說明一下，name為導入的模塊名，co就是前面編譯過的代碼對象（lpCode）。返回的就是模塊對象了，假設命名為lpMod。
3.再調用API
PyObject* PyObject_GetAttrString(PyObject *o, const char *attr_name)
獲得函數對象。o就是模塊對象（lpMod）,attr_name就是你想要調用的函數名了，假設叫main的函數，就是」main」，然後返回的就是函數對象，假設命名為lpFun。
4.此時可以用API
int PyCallable_Check(PyObject *o)
去檢查一下是不是獲得了一個函數。假如確定的話，就可以直接用
PyObject_Call開頭的一族函數調用lpFun了。這些函數包括很多，一般就是輸入參數的不同，但是效果都是一樣的，就是調用函數而已。參數一般可以通過前面說過的build函數來獲得，返回值也是獲得一個PyObject*,可以通過PyArg_那個函數來獲取，但是好像不太好，那是分析參數用的。推薦用確定類型（假設為type）的類似Py[type]_As的函數來獲取。
比如：
long PyLong_AsLong(PyObject *pylong)獲取long
double PyLong_AsDouble(PyObject *pylong)獲取double

這里想說的是，應該有直接從源代碼中獲取函數調用對象的方式，但是我本人沒有試出來，有人知道請一定賜教！

編譯過的代碼：
對於編譯過的代碼和上面就是獲得編譯後的PyCodeObject對象,當然在源代碼中表示還是PyObject*的方法不同（上例中的lpCode）。
當然要想以後獲得一個編譯後的lpCode,自然要先編譯一下啦。但是純粹編譯成pyc結尾的文件後，直接讀入內存，我沒有找到將其轉化為PyCodeObject對象的方法（也希望有人知道能告訴我！）

我找到的方法是先用
PyObject* PyMarshal_WriteObjectToString(PyObject *value, int version)
void PyMarshal_WriteLongToFile(long value, FILE *file, int version)
兩個函數先把PyCodeObject對象(lpCode)序列化到文件或者內存中。
再在需要的時候用函數
PyObject* PyMarshal_ReadObjectFromFile(FILE *file)
PyObject* PyMarshal_ReadObjectFromString(char *string, Py_ssize_t len)
讀出來，讀出來的PyObject*其實就是想要的PyCodeObject對象了(lpCode)。接下來的步驟與未編譯時的步驟一樣。
光是這個扭曲的方法我還是參考老總給的半邊資料反復研究出來的。而真正直接有效的方法我還是沒有找到。

㈣ 2017年10大流行Python庫有哪些

1、NumPy
NumPy是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化，可以提升性能，從而加快執行速度。

2、SciPy
SciPy 是一個工程和科學軟體庫， 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主
要功能建立在 NumPy 的基礎之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數值常式操作。SciPy 的所有子模塊中的函數都有詳細的文檔，這也是一個優勢。
3、Pandas
Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化。
4、Seaborn
Seaborn 主要關注統計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數據但也描繪總體分布。Seaborn 基於 Matplotlib，並高度依賴於它。
5、Bokeh
Bokeh是一個很好的可視化庫，其目的是互動式可視化，不過這個庫獨立於 Matplotlib，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟體包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟體包構建於 SciPy 之上，並大量使用其數學操作，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標准。
7、Theano
Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數組，以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發，主要是為了滿足機器學習的需求。
8、Keras
Keras是一個使用高層介面構建神經網路的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計，足以用於嚴肅的建模。
9、Gensim
Gensim是一個用於 Python 的開源庫，實現了用於向量空間建模和主題建模的工具。Gensim 實現了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等演算法，還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec，以便於檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用於從網路檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數據，也可以用作通用的爬蟲。該庫在介面設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼，因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。

㈤ python實現過哪些有趣的語義分析項目

該數據集包含數據有150行*5列。前4列分別是：花萼的長度、寬度，花瓣的長度、寬度；最後一列是花的分類，總共分3類。

㈥ 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。

㈦ Python中文分詞的原理你知道嗎

中文分詞，即 Chinese Word Segmentation，即將一個漢字序列進行切分，得到一個個單獨的詞。表面上看，分詞其實就是那麼回事，但分詞效果好不好對信息檢索、實驗結果還是有很大影響的，同時分詞的背後其實是涉及各種各樣的演算法的。

中文分詞與英文分詞有很大的不同，對英文而言，一個單詞就是一個詞，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區分標記，需要人為切分。根據其特點，可以把分詞演算法分為四大類：

基於規則的分詞方法

基於統計的分詞方法

基於語義的分詞方法

基於理解的分詞方法

下面我們對這幾種方法分別進行總結。

基於規則的分詞方法

這種方法又叫作機械分詞方法、基於字典的分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個「充分大的」機器詞典中的詞條進行匹配。若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功。該方法有三個要素，即分詞詞典、文本掃描順序和匹配原則。文本的掃描順序有正向掃描、逆向掃描和雙向掃描。匹配原則主要有最大匹配、最小匹配、逐詞匹配和最佳匹配。

最大匹配法（MM）。基本思想是：假設自動分詞詞典中的最長詞條所含漢字的個數為 i，則取被處理材料當前字元串序列中的前 i 個字元作為匹配欄位，查找分詞詞典，若詞典中有這樣一個 i 字詞，則匹配成功，匹配欄位作為一個詞被切分出來；若詞典中找不到這樣的一個 i 字詞，則匹配失敗，匹配欄位去掉最後一個漢字，剩下的字元作為新的匹配欄位，再進行匹配，如此進行下去，直到匹配成功為止。統計結果表明，該方法的錯誤率 為 1/169。

逆向最大匹配法（RMM）。該方法的分詞過程與 MM 法相同，不同的是從句子（或文章）末尾開始處理，每次匹配不成功時去掉的是前面的一個漢字。統計結果表明，該方法的錯誤率為 1/245。

逐詞遍歷法。把詞典中的詞按照由長到短遞減的順序逐字搜索整個待處理的材料，一直到把全部的詞切分出來為止。不論分詞詞典多大，被處理的材料多麼小，都得把這個分詞詞典匹配一遍。

設立切分標志法。切分標志有自然和非自然之分。自然切分標志是指文章中出現的非文字元號，如標點符號等；非自然標志是利用詞綴和不構成詞的詞（包 括單音詞、復音節詞以及象聲詞等）。設立切分標志法首先收集眾多的切分標志，分詞時先找出切分標志，把句子切分為一些較短的欄位，再用 MM、RMM 或其它的方法進行細加工。這種方法並非真正意義上的分詞方法，只是自動分詞的一種前處理方式而已，它要額外消耗時間掃描切分標志，增加存儲空間存放那些非 自然切分標志。

最佳匹配法（OM）。此法分為正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出發點是：在詞典中按詞頻的大小順序排列詞條，以求縮短對分詞詞典的檢索時 間，達到最佳效果，從而降低分詞的時間復雜度，加快分詞速度。實質上，這種方法也不是一種純粹意義上的分詞方法，它只是一種對分詞詞典的組織方式。OM 法的分詞詞典每條詞的前面必須有指明長度的數據項，所以其空間復雜度有所增加，對提高分詞精度沒有影響，分詞處理的時間復雜度有所降低。

此種方法優點是簡單，易於實現。但缺點有很多：匹配速度慢；存在交集型和組合型歧義切分問題；詞本身沒有一個標準的定義，沒有統一標準的詞集；不同詞典產生的歧義也不同；缺乏自學習的智能性。

基於統計的分詞方法

該方法的主要思想：詞是穩定的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰出現的概率或頻率能較好地反映成詞的可信度。可以對訓練文本中相鄰出現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們之間的互現信息。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。當緊密程 度高於某一個閾值時，便可以認為此字組可能構成了一個詞。該方法又稱為無字典分詞。

該方法所應用的主要的統計模型有：N 元文法模型（N-gram）、隱馬爾可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）、最大熵模型（ME）、條件隨機場模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

在實際應用中此類分詞演算法一般是將其與基於詞典的分詞方法結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。

基於語義的分詞方法

語義分詞法引入了語義分析，對自然語言自身的語言信息進行更多的處理，如擴充轉移網路法、知識分詞語義分析法、鄰接約束法、綜合匹配法、後綴分詞法、特徵詞庫法、矩陣約束法、語法分析法等。

擴充轉移網路法

該方法以有限狀態機概念為基礎。有限狀態機只能識別正則語言，對有限狀態機作的第一次擴充使其具有遞歸能力，形成遞歸轉移網路 （RTN）。在RTN 中，弧線上的標志不僅可以是終極符（語言中的單詞）或非終極符（詞類），還可以調用另外的子網路名字分非終極符（如字或字串的成詞條件）。這樣，計算機在 運行某個子網路時，就可以調用另外的子網路，還可以遞歸調用。詞法擴充轉移網路的使用， 使分詞處理和語言理解的句法處理階段交互成為可能，並且有效地解決了漢語分詞的歧義。

矩陣約束法

其基本思想是：先建立一個語法約束矩陣和一個語義約束矩陣， 其中元素分別表明具有某詞性的詞和具有另一詞性的詞相鄰是否符合語法規則， 屬於某語義類的詞和屬於另一詞義類的詞相鄰是否符合邏輯，機器在切分時以之約束分詞結果。

基於理解的分詞方法

基於理解的分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。目前基於理解的分詞方法主要有專家系統分詞法和神經網路分詞法等。

專家系統分詞法

從專家系統角度把分詞的知識（包括常識性分詞知識與消除歧義切分的啟發性知識即歧義切分規則）從實現分詞過程的推理機中獨立出來，使知識庫的維護與推理機的實現互不幹擾，從而使知識庫易於維護和管理。它還具有發現交集歧義欄位和多義組合歧義欄位的能力和一定的自學習功能。

神經網路分詞法

該方法是模擬人腦並行，分布處理和建立數值計算模型工作的。它將分詞知識所分散隱式的方法存入神經網路內部，通過自學習和訓練修改內部權值，以達到正確的分詞結果，最後給出神經網路自動分詞結果，如使用 LSTM、GRU 等神經網路模型等。

神經網路專家系統集成式分詞法

該方法首先啟動神經網路進行分詞，當神經網路對新出現的詞不能給出准確切分時，激活專家系統進行分析判斷，依據知識庫進行推理，得出初步分析，並啟動學習機制對神經網路進行訓練。該方法可以較充分發揮神經網路與專家系統二者優勢，進一步提高分詞效率。

以上便是對分詞演算法的基本介紹。

㈧ Python 循環檢測 API

1、for循環不是這樣用的，你這個是while。

2、請求多了一個html，沒有html這個對象。

3、是get方法返回值，讀的text屬性，這個返回是str文本，不能用dict方式讀取，要改成json（）方法。

4、返回的結果，data鍵的值不是列表，不需要[0]下標

㈨ Python數據分析庫有哪些

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。