{"id":168548,"date":"2023-02-20T18:50:25","date_gmt":"2023-02-20T17:50:25","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=168548"},"modified":"2023-10-29T21:16:38","modified_gmt":"2023-10-29T20:16:38","slug":"nltk-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/nltk-python","title":{"rendered":"NLTK: Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung in Python"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"168548\" class=\"elementor elementor-168548\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50d67ad e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50d67ad\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc8f675 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"dc8f675\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17e753b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17e753b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In diesem Artikel lernst du ein Dutzend nativer Python-Funktionen (buit-in) kennen, die dir mit Sicherheit sehr n\u00fctzlich sein werden!\u00a0Bist du ein Python-Anf\u00e4nger?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bd6a16 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0bd6a16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>In unserem Kapitel findest Du alle Grundlagen, die Du brauchst.<br \/>Zur Wiederholung: Native Funktionen sind Funktionen, die keine zus\u00e4tzlichen Bibliotheken importieren m\u00fcssen, um sie zu verwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc0cad7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fc0cad7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3361a34 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"3361a34\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f50d60d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f50d60d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<h2>NLTK ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung oder Natural Language Processing. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst, um dieses Werkzeug zu beherrschen.<\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ffb9a5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1ffb9a5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-835b632 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"835b632\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2fe82b6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2fe82b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen wurde lange Zeit \u00fcber Tastaturen und Computercode abgewickelt. Was w\u00e4re, wenn es m\u00f6glich w\u00e4re, mit einem<span style=\"color: #641adb\"> Computer nur schriftlich oder m\u00fcndlich in nat\u00fcrlicher Sprache zu kommunizieren<\/span>, so wie man es mit einem anderen Menschen tun w\u00fcrde? Das ist das Ziel von <strong>Natural Language Processing.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a7cf40 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3a7cf40\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1a6d4d e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"d1a6d4d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fe6b94 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9fe6b94\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3132d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a3132d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a083e4d e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"a083e4d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4548c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b4548c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung, auch <strong><span style=\"color: #000000\">Natural Language Processing oder NLP genannt,<\/span><\/strong> ist ein Zweig der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Sie zielt darauf ab, Menschen die M\u00f6glichkeit zu geben, mit Computern \u00fcber nat\u00fcrliche Sprache zu interagieren.<\/p><p>Mithilfe dieser<strong> Technologie<\/strong> sollen Maschinen schlie\u00dflich in der Lage sein, die menschliche Sprache zu entziffern und zu verstehen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden verschiedene <strong>Modelle, Techniken und andere Bibliotheken<\/strong> f\u00fcr Programmiersprachen entwickelt.<\/p><p>Was ist das Ziel? Computer darauf zu trainieren, Texte zu verarbeiten, zu verstehen, darauf basierende Vorhersagen zu treffen oder sogar neue Texte zu generieren, wie die <strong>KI GTP-3.<\/strong><\/p><p>Das Trainieren von Computern, auch Machine Learning genannt, erfordert zun\u00e4chst die <strong>Aggregation von Daten<\/strong> und deren Verwendung, um ein Modell zu &#8222;f\u00fcttern&#8220;. Diese Daten werden vom Modell verarbeitet, das lernt, sie zu klassifizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3e0db9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a3e0db9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d577c5c e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"d577c5c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d93284 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"1d93284\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/fX1jw0fEs7M&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01f6649 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"01f6649\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e9b2d6 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"6e9b2d6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f203e5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f203e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient NLP ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9425484 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9425484\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25d312a e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"25d312a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-afd8bd9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"afd8bd9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Jeden Tag werden auf Webseiten, in Blogs und sozialen Netzwerken riesige Mengen an <strong>Daten in Textform<\/strong> generiert. Durch die Analyse dieser Daten k\u00f6nnen Unternehmen die Internetnutzer und ihre Interessen verstehen, um neue Dienstleistungen und Produkte zu entwickeln.<\/p><p>Die <strong>Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/strong> wird auf vielf\u00e4ltige Weise eingesetzt. Suchmaschinen wie Google und Yahoo verlassen sich auf diese Technologie, um die Bedeutung von Suchanfragen im Internet zu verstehen.<\/p><p>Soziale Netzwerke wie Facebook analysieren die Interessen der Nutzer, um ihnen gezielt Werbung anzubieten oder relevante Inhalte in ihrem Newsfeed zu pr\u00e4sentieren. Sprachassistenten wie Apple Siri oder Amazon Alexa basieren ebenfalls auf<strong> NLP,<\/strong> ebenso wie Spamfilter.<\/p><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-551e473 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"551e473\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7151741 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"7151741\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3408d8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c3408d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist NLTK?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a6fcf5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4a6fcf5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3018a16 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"3018a16\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-966450c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"966450c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das <strong>NLTK, oder Natural Language Toolkit,<\/strong> ist eine Suite von <strong>Softwarebibliotheken und Programmen<\/strong>. Sie wurde f\u00fcr die symbolische und statistische nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung von Englisch in Python entwickelt. Es ist eine der leistungsf\u00e4higsten Bibliotheken f\u00fcr die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung.<\/p><p>Diese Toolsuite vereint die g\u00e4ngigsten Algorithmen der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung wie Tokenizing, <strong>Part-of-Speech-Tagging<\/strong>, Stemming, Sentiment-Analyse, Topic-Segmentierung oder Named Entity Recognition.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36e6099 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"36e6099\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf340f6 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"bf340f6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38fe429 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"38fe429\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">NLTK lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d039aa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2d039aa\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05fedac e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"05fedac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32882a4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"32882a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen NLTK-Algorithmen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d51971 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3d51971\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5cf7d2 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"e5cf7d2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37c85fa elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"37c85fa\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/fNxaJsNG3-s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f90bae e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9f90bae\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df2ab2b e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"df2ab2b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1e5a30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d1e5a30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Tokenization ist ein Prozess<\/strong>, bei dem ein Text in mehrere Unterteile, sogenannte Tokens, aufgeteilt wird. Mit dieser Methode k\u00f6nnen Statistiken aus dem Textkorpus extrahiert werden, z. B. die Anzahl der S\u00e4tze.<\/p><p>Diese Statistiken k\u00f6nnen dann verwendet werden, um die Parameter beim Trainieren eines Modells anzupassen. Diese Technik wird auch verwendet, um &#8222;Muster&#8220; im Text zu finden, die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Aufgaben der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung unerl\u00e4sslich sind.<\/p><p>Die <strong>Stemming-Methode<\/strong> erm\u00f6glicht es, eine Reihe von W\u00f6rtern in einem Satz in eine Sequenz umzuwandeln. W\u00f6rter, die dieselbe Bedeutung haben, aber je nach Kontext variieren, werden so normalisiert. Das Ziel ist es, die Wurzel aus den verschiedenen Variationen des Wortes zu finden. Der NLTK umfasst mehrere &#8222;Stemmers&#8220; wie den Porter Stemmer, den Snowball Stemmer und den Lancaster Stemmer.<\/p><p>Die <strong>Lemmatisierungstechnik<\/strong> ist ein algorithmischer Prozess, mit dem das Lemma eines Wortes auf der Grundlage seiner Bedeutung gefunden wird. Es handelt sich dabei um die morphologische Analyse von W\u00f6rtern, die darauf abzielt, seine Affixe zu entfernen. Auf<strong> NTLK<\/strong> wird die native morph-Funktion von WordNet f\u00fcr die Lemmatisierung verwendet.<\/p><p>Die <strong>Lemmatisierung<\/strong> kann mit oder ohne &#8222;POS tag&#8220; oder &#8222;part-of-speech tag&#8220; durchgef\u00fchrt werden. Bei der letztgenannten Methode wird jedem Wort ein Tag (eine Markierung) zugewiesen, um die Genauigkeit des Wortes im Kontext des Datensatzes zu erh\u00f6hen.<\/p><p>Dieses Tag wird z. B. verwendet, um anzuzeigen, ob das Wort ein Verb oder ein Adjektiv ist, damit das System wei\u00df, welches Affix dem Lemma hinzugef\u00fcgt werden soll.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9598989 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9598989\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3af7cba e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"3af7cba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef5cc12 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ef5cc12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Andere Bibliotheken f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-056ff09 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"056ff09\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8848930 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"8848930\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46d3f39 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"46d3f39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt viele Softwarebibliotheken, die sich der nat\u00fcrlichen <strong>Sprachverarbeitung<\/strong> widmen. Zu nennen ist hier spaCy, das vollst\u00e4ndig optimiert ist und h\u00e4ufig im Deep Learning eingesetzt wird.<\/p><p>Die<strong> Bibliothek TextBlob<\/strong> funktioniert mit Python 2 und 3 und erm\u00f6glicht die Verarbeitung von Textdaten. Auf der Open-Source-Seite findet man Genism: sehr effizient und erweiterbar.<\/p><p>Pattern ist ein sehr leichtes NLP-Modul, das haupts\u00e4chlich f\u00fcr Web-Mining oder Crawling verwendet wird. F\u00fcr massiv mehrsprachige Anwendungen ist Polyglot die beste Wahl.<\/p><p>F\u00fcr das Parsing von mehreren Datenformaten wie <strong>FoLiA\/Giza\/Moses\/ARPA\/Timbl\/CQL verwendet man PyNLPI<\/strong> oder Pineapple. Schlie\u00dflich ist Vocabulary sehr n\u00fctzlich, um semantische Informationen aus einem Text zu extrahieren. Dennoch ist die am h\u00e4ufigsten verwendete NLP-Bibliothek NLTK.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45cce37 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"45cce37\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af85a2c e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"af85a2c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b94185 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b94185\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum und wie lerne ich, NLTK zu benutzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fa5f98 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1fa5f98\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-866fb8b e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"866fb8b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f66b41 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f66b41\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Zu lernen, wie man den NLTK benutzt, ist eine sehr n\u00fctzliche F\u00e4higkeit, die f\u00fcr die <strong>nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP<\/strong>) unerl\u00e4sslich ist. Im Allgemeinen ist es ein Werkzeug, das du kennen musst, wenn du in der k\u00fcnstlichen Intelligenz und im Machine Learning arbeiten willst.<\/p><p>Um diese Suite von Werkzeugen zu beherrschen, kannst du dich f\u00fcr die Ausbildungen von DataScientest entscheiden. Die KI und ihre verschiedenen Zweige wie <strong>Deep Learning und NLP<\/strong> stehen im Mittelpunkt unserer Ausbildungen zum Data Analyst, Data Scientist und ML Engineer, ebenso wie die Programmiersprache Python und ihre Bibliotheken.<\/p><p>Unsere verschiedenen Kurse erm\u00f6glichen dir eine schnelle und effiziente Ausbildung in den Berufen der <strong>Data Science<\/strong>. Jeder Kurs kann in einem Bootcamp oder als Weiterbildung absolviert werden und verfolgt einen &#8222;Blended Learning&#8220;-Ansatz, der physisches und Fernstudium miteinander verbindet.<\/p><p>Am Ende des Programms erh\u00e4ltst du ein von der Universit\u00e9 de la Sorbonne zertifiziertes Diplom. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke unsere Kurse!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b7cbd7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7b7cbd7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b127940 e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"b127940\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fec3b21 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"fec3b21\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=SNNK6z03TaA&amp;t=57s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45b7203 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"45b7203\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-063912c e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"063912c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94e9ad2 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"94e9ad2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">DataScientest Ausbildungen entdecken<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel lernst du ein Dutzend nativer Python-Funktionen (buit-in) kennen, die dir mit Sicherheit sehr n\u00fctzlich sein werden!&nbsp;Bist du ein Python-Anf\u00e4nger? In unserem Kapitel findest Du alle Grundlagen, die Du brauchst. Zur Wiederholung: Native Funktionen sind Funktionen, die keine zus\u00e4tzlichen Bibliotheken importieren m\u00fcssen, um sie zu verwenden. NLTK ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":169470,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>NLTK: Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung in Python<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren alles, was Du \u00fcber das Natural Language Processing-Tool NLTK in Python wissen musst. 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