如何用spaCy和nltk实现文本分词与词频统计：全面解析与实战

如何用spaCy和nltk实现文本分词与词频统计：全面解析与实战

引言

文本处理是自然语言处理（NLP）中的一项基础而关键的技术，而 文本分词（Tokenization）和 词频统计（Frequency Counting）是文本处理中的两个常见操作。分词是将文本切割成独立的单元（词、标点符号等），而词频统计则是计算每个词在文本中出现的次数。这两个步骤是构建任何基于文本的NLP应用（如情感分析、文本分类、主题建模等）之前的必备工作。

在Python中，有两个强大的库可以高效地完成这项任务：spaCy 和 nltk。这篇文章将详细介绍如何使用这两个库进行文本分词和词频统计，并通过具体实例帮助你掌握这些基础技能。

目录

1. 文本分词与词频统计的概念
2. spaCy简介
3. 用spaCy实现文本分词与词频统计
4. nltk简介
5. 用nltk实现文本分词与词频统计
6. spaCy