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文本挖掘和自然语言处理的目的？自然语言处理和文本挖掘库主要用于以自然语言文本为对象的数据处理和建模。
1. nltk
类型：第三方库
描述：NLTK是一个Python自然语言处理工具，它用于对自然语言进行分类、解析和语义理解。目前已经有超过50种语料库和词汇资源。
2. pattern
类型：第三方库
描述：Pattern是一个网络数据挖掘Python工具包，提供了用于网络挖掘（如网络服务、网络爬虫等）、自然语言处理（如词性标注、情感分析等）、机器学习（如向量空间模型、分类模型等）、图形化的网络分析模型。
3. gensim
类型：第三方库
描述：Gensim是一个专业的主题模型（发掘文字中隐含主题的一种统计建模方法）Python工具包，用来提供可扩展统计语义、分析纯文本语义结构以及检索语义上相似的文档。
4. 结巴分词
类型：第三方库
描述：结巴分词是国内流行的Python文本处理工具包，分词模式分为三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，支持繁体分词、自定义词典等，是非常好的Python中文分词解决方案，可以实现分词、词典管理、关键字抽取、词性标注等。
5. SnowNLP
类型：第三方库
描述：SnowNLP是一个Python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。该库是受到了TextBlob的启发而针对中文处理写的类库，和TextBlob不同的是这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
自然语言处理技术的应用？自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。
简单来说，自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力。
应用：
1、机器翻译，2、信息检索，3、自动问答，除此之外，情感分析、自动文本摘要、社会计算和信息抽取也都有广泛的应用。
信息技术的自然语言是什么？信息技术中的自然语言是指人类日常交流和沟通所使用的自然语言，例如英语、中文、法语、西班牙语等。自然语言是人类在日常生活中使用的语言系统，具有语法、语义和语用等方面的规则和特征。
在信息技术中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是研究如何使计算机理解和处理人类自然语言的一门学科。通过自然语言处理技术，计算机可以理解和解释人类文本的含义、推断和分析文本中的信息，并生成与人类语言相对应的输出。
自然语言处理在很多领域都有应用，包括机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、语音识别等。通过自然语言处理技术，计算机可以更好地与人类交互，提供更智能、便捷的服务。
需要注意的是，自然语言处理依赖于对自然语言的理解和建模，而自然语言的复杂性和模糊性可能导致一些挑战。因此，研究者们一直在不断努力提升自然语言处理技术的准确性和效果，以更好地应对不同的语言特点和语境变化。
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