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我最近开始使用NLTK工具包来使用Python创建一些解决方案.
我听说很多关于使用斯坦福NLP的社区活动.谁能告诉我NLTK和斯坦福NLP有什么区别？它们是2个不同的库吗？我知道NLTK有一个与斯坦福NLP的接口,但是任何人都可以对一些基本差异或更详细的内容有所了解.
可以使用Python使用stanford NLP吗？
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谁能告诉我NLTK和斯坦福NLP有什么区别？它们是2个不同的库吗？我知道NLTK有一个与Stanford NLP的接口,但是任何人都可以对一些基本差异或更详细的内容有所了解.
(我假设你的意思是" 斯坦福CoreNLP ".)
它们是两个不同的库.
主要功能区别在于NLTK具有与其他版本NLP工具的多个版本或接口,而Stanford CoreNLP仅具有其版本.NLTK还支持安装第三方Java项目,甚至包括在wiki上安装一些Stanford NLP软件包的说明.
两者都对英语有很好的支持,但如果你正在处理其他语言:
也就是说,哪一个"最好"将取决于您的具体应用和所需的性能(您使用的功能,语言,词汇,所需的速度等).
可以使用Python使用Stanford NLP吗？
是的,有许多接口和软件包可以在Python中使用Stanford CoreNLP (独立于NLTK).
选择将取决于您的用例。NLTK非常适合预处理和标记文本。它还包括一个不错的POS标记器。仅用于标记化/ POS标记的Standford Core NLP有点过大，因为Standford NLP需要更多资源。
但是一个根本的区别是，您不能解析语法依赖NLTK开箱即用。如果文本域不受限制，则需要为此指定一个语法，这可能非常繁琐。Standford NLP为通用文本提供了一个概率分析器，作为可下载的模型，它非常准确。它还内置了NER（命名实体识别）等。我也建议您看一下Spacy，它是用python编写的，比CoreNLP 易于使用且速度更快。
看来您是 NLP 新手。
我最近开始使用NLTK工具包
如果您确实是 NLP 新手，那么最好从简单开始。所以理想情况下你应该从 nltk 开始。我对自然语言处理比较陌生（几个月前）。我可以确认，对于初学者来说，nltk 更好，因为它有一本很棒的免费在线书籍，可以帮助初学者快速学习。
一旦您感到舒服并且确实有问题需要解决，请查看斯坦福核心 NLP，看看它是否能更好地解决您的问题。
如果您想坚持使用 NLTK，还可以访问NLTK中的斯坦福 CoreNLP API 。
现在来说说相同点和不同点：
谁能告诉我 NLTK 和斯坦福 NLP 有什么区别？他们是两个不同的图书馆吗？
两者都提供自然语言处理。斯坦福核心 NLP 的一些最有用的部分包括词性标注器、命名实体识别器、情感分析和模式学习。
命名实体识别器在斯坦福核心 NLP 中效果更好。斯坦福核心 NLP 更擅长语法功能，例如选择主语、宾语、预测（这就是我从 nltk 切换到斯坦福核心 NLP 的部分原因）。正如@user812786所说，NLTK与其他版本的NLP工具有多个接口。NLTK也更适合学习NLP。如果您需要使用多个语料库，请使用 NLTK，因为您可以轻松访问大量文本语料库和词汇资源。两者都有 POS 标签和情感分析。
斯坦福NLP可以用Python来使用吗？
是的，一点没错。您可以使用StanfordNLP，它是一个Python自然语言分析包，能够调用CoreNLP Java包。还有多个使用斯坦福 CoreNLP 服务器的Python 包