很多时候，我们需要通过一些预先定义的标准将可用文本分类为各种类别。nltk提供此类功能作为各种语料库的一部分。在下面的示例中，我们查看电影评论语料库并检查可用的分类。
一些英语单词更频繁地出现在一起。例如 - 天空高，做或死，最佳表现，大雨等。因此，在文本文档中，我们可能需要识别这样的一对词，这将有助于情绪分析。首先，我们需要从现有
Python可以从中提取文本后读取PDF文件并打印出内容。为此，我们必须首先安装所需的模块 **PyPDF2**。以下是安装模块的命令。您应该已经在python环境中安装了pip。```pypip install pypdf2```成功
要阅读word文档，我们将获得名为docx的模块的帮助。我们首先安装docx，如下所示。然后编写一个程序，使用docx模块中的不同函数按段落读取整个文件。我们使用以下命令将docx模块放入我
RSS（丰富站点摘要）是一种用于提供定期更改的Web内容的格式。许多与新闻相关的网站，网络日志和其他在线发布商将其内容作为RSSFeed联合到任何想要它的人。在python中，我们借助以下
语义分析是关于分析观众的一般意见。这可能是对一则新闻，电影或任何有关正在讨论的事项的推文的反应。通常，此类反应来自社交媒体，并通过NLP分组到文件中进行分析。我们将首
使用正则表达式有两个基本操作看起来相似但有显着差异。该 **re.match（）** 检查只在字符串的开头匹配，而 **re.search（）** 检查匹配字符串中的任何地方。这在文本处理中起着重要作用
Munging一般意味着通过改造它们来清理任何杂乱的东西。在我们的例子中，我们将看到如何转换文本以获得一些结果，这些结果为我们提供了一些理想的数据更改。在一个简单的层面上，
从某些来源抓取的文本格式不正确无法在可用的屏幕宽度内显示时，需要进行文本换行。这可以通过使用以下包来实现，该包可以使用以下命令安装在我们的环境中。```pypip install paraw
在文本处理期间经常需要计算文本主体中单词出现的频率。这可以通过应用 **word_tokenize（）** 函数并将结果附加到列表以保持单词的计数来实现，如下面的程序所示。```pyfrom nltk.tokeni
