Toolkit für natürliche Sprache

Was bedeutet Natural Language Toolkit?

Das Natural Language Toolkit (NLTK) ist eine Plattform zur Erstellung von Python-Programmen, die mit menschlichen Sprachdaten arbeiten und in der statistischen natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) (siehe auch: “Large Language Model“) eingesetzt werden.

Es enthält Textverarbeitungsbibliotheken für Tokenisierung, Parsing, Klassifizierung, Stemming, Tagging und semantische Schlussfolgerungen. Es enthält auch grafische Demonstrationen und Beispieldatensätze sowie ein Kochbuch und ein Buch, das die Prinzipien hinter den zugrundeliegenden Sprachverarbeitungsaufgaben erklärt, die NLTK unterstützt.

Techopedia erklärt das Natural Language Toolkit

Das Natural Language Toolkit ist eine Open-Source-Bibliothek für die Programmiersprache Python, die ursprünglich von Steven Bird, Edward Loper und Ewan Klein für den Einsatz in der Entwicklung und Ausbildung geschrieben wurde.

Es wird mit einem praktischen Leitfaden geliefert, der in Themen der Computerlinguistik sowie in die Grundlagen der Python-Programmierung einführt. Dadurch eignet es sich für Linguisten, die keine tiefgreifenden Programmierkenntnisse haben, für Ingenieure und Forscher, die sich mit Computerlinguistik befassen müssen, sowie für Studenten und Lehrkräfte.

NLTK enthält mehr als 50 Korpora und lexikalische Quellen wie das Penn Treebank Corpus, Open Multilingual Wordnet, Problem Report Corpus und Lin’s Dependency Thesaurus.

Verwandte Begriffe

Margaret Rouse

Margaret Rouse ist eine preisgekrönte technische Autorin und Dozentin. Sie ist für ihre Fähigkeit bekannt, komplexe technische Themen simpel und nachvollziehbar zu erklären. In den letzten zwanzig Jahren sind ihre Erklärungen auf TechTarget-Websites erschienen und sie wurde in Artikeln der New York Times, des Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine und Discovery Magazine als Quelle und Expertin zitiert. Wenn Sie einen Vorschlag für eine neue Definition haben oder eine technische Erklärung verbessern möchten, schicken Sie einfach Margaret eine E-Mail oder kontaktieren Sie sie auf LinkedIn oder Twitter.