NLP-3b

Course materials of Natural Language Processing

Repo: Streamer0320/NLP-3b | GitHub

Fork: jin-hao-0320/NLP-3b | Gitee

在更新第十二个实验文档后，该项目所有实验内容上传基本完成，部分实验我会把 ipynb 和相关文件资源以压缩打包的形式按照章节发布，以方便下载和操作。

🔎 简 介

本仓库内容基于 usyiyi/nlp-py-2e-zh 仓库内容，使用 jupyter notebook 重新排版为便于操作的 .ipynb 文件，并对无法正常运行的部分代码和有变化的内容做了修改。

由于前期 ipynb 文件的目录跳转是优先基于 jupyter notebook 场景进行配置的，可能无法完全支持部分非 jupyter notebook 软件的某些场景（例如 vscode 的 jupyter 插件）。

📃 目 录

1. 语言处理与Python
2. 获得文本语料和词汇资源
3. 处理原始文本
4. 编写结构化的程序
5. 分类和词汇标注
6. 学习分类文本
7. 从文本提取信息
8. 分析句子结构
9. 构建基于特征的文法
10. 分析句子的含义
11. 语言学数据管理
12. 后记︰面对语言的挑战

📦 环 境

• Operating System: Windows 10 (64-bits) 22H2

• Platform: Acaconda3 (64-bits)

• Python Version: 3.8.16

• requirements.txt: requirements.txt

• Dataset ：NLTK_Data | GitHub OR NLTK_Data Mirror | Gitee

🧐 配 置

Windows 10 or 11

1. 确保你电脑上已经安装了 Acaconda3 (64-bits)。

2. Win+R 输入 "cmd" 并 Enter 回车，或者打开 Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3) 命令行工具。

3. 使用以下命令创建 Python 虚拟环境：

   conda create -n nltk python=3.8
   

4. 使用以下命令进入虚拟环境：

   conda activate nltk
   

5. 使用以下命令用 requirements.txt 文件配置环境：

   conda install --yes --file requirements.txt
   

6. 或者直接使用以下命令完成 3、4、5 步：

   conda create --name nltk --file requirements.txt
   

7. 如果有疑问，请参阅以下详细的配置说明文件。

   Python-NLTK环境配置.ipynb

🔗 参 考

• nlp-py

https://www.nltk.org/book/

https://usyiyi.github.io/nlp-py-2e-zh/

• environment base

https://www.anaconda.com

• nltk

https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

https://www.nltk.org/

https://github.com/nltk/nltk

• nltk_data

https://github.com/nltk/nltk_data

• md2ipynb

https://github.com/aaren/notedown

• megam iis

https://stackoverflow.com/questions/12606543/nltk-megam-max-ent-algorithms-on-windows

• prover9 mace4

https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/88377848

https://www.cs.unm.edu/~mccune/prover9/

https://www.nltk.org/howto/inference.html

https://stackoverflow.com/questions/25844794/nltk-was-unable-to-find-mace4/44805638

• maltparser

https://github.com/nltk/nltk/wiki/Installing-Third-Party-Software#malt-parser

http://www.maltparser.org/download.html

• engmalt.linear-1.7.mco

http://www.maltparser.org/mco/mco.html