解决nltk安装punkt等语料库时报错的问题；
把下载好的语料包punkt.zip解压到nltk_data/tokenizers/punkt中

NaturalLanguageToolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。

基于nltk实现对英文短文本的名词抽取，规则可以自己制定。

DeriveusefulinsightsfromyourdatausingPython.Learnthetechniquesrelatedtonaturallanguageprocessingandtextanalytics,andgaintheskillstoknowwhichtechniqueisbestsuitedtosolveaparticularproblem.TextAnalyticswithPythonteachesyoubothbasicandadvancedconcepts,includingtextandlanguagesyntax,structure,semantics.Youwillfocusonalgorithmsandtechniques,suchastextclassification,clustering,topicmodeling,andtextsummarization.Astructuredandcomprehensiveapproachisfollowedinthisbooksothatreaderswithlittleornoexperiencedonotfindthemselvesoverwhelmed.YouwillstartwiththebasicsofnaturallanguageandPythonandmoveontoadvancedanalyticalandmachinelearningconcepts.Youwilllookateachtechniqueandalgorithmwithbothabird'seyeviewtounderstandhowitcanbeusedaswellaswithamicroscopicviewtounderstandthemathematicalconceptsandtoimplementthemtosolveyourownproblems.ThisbookProvidescompletecoverageofthemajorconceptsandtechniquesofnaturallanguageprocessing(NLP)andtextanalyticsIncludespracticalreal-worldexamplesoftechniquesforimplementation,suchasbuildingatextclassificationsystemtocategorizenewsarticles,analyzingapporgamereviewsusingtopicmodelingandtextsummarization,andclusteringpopularmoviesynopsesandanalyzingthesentimentofmoviereviewsShowsimplementationsbasedonPythonandseveralpopularopensourcelibrariesinNLPandtextanalytics,suchasthenaturallanguagetoolkit(nltk),gensim,scikit-learn,spaCyandPatternWhatyouwilllearnNaturalLanguageconceptsAnalyzingTextsyntaxandstructureTextClassificationTextClusteringandSimilarityanalysisTextSummarizationSemanticandSentimentanalysisReadershipThebookisforITprofessionals,analysts,developers,linguisticexperts,datascientists,andanyonewithakeeninterestinlinguistics,analytics,andgeneratinginsightsfrom

资源出处https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/默认执行nltk.download()，默认下载的实在是太慢了，而且经常中断，附件包含全部的packages，方便大家下载，学习自然语言处理，nltk的朋友可下载

在使用python3进行NLTK学习时苦于没有文档材料查看，在网上找了一份文档，分享给大家

由于nltk_data无法直接下载，在官网下载速度也非常慢。
所以这里曾经整理好，大家下完后放在nltk指定目录即可(不同系统搜索nltk_data路径也不同)

由于nltk_data无法直接下载，在官网下载速度也非常慢。
所以这里曾经整理好，大家下完后放在nltk指定目录即可(不同系统搜索nltk_data路径也不同)

NLTK中所运用的模型数据文件

SYNCHack写入产品产品是TERNNER，这是一个实习平台，将传统的工作汇总网站与更简单的UI结合在一起，比传统的工作汇总网站更容易，更快捷地进行工作搜索。
这是原型的一些图片：技术细节使用Python和Selenium，构建了一个网络抓取机器人，以获取GradAustralia的工作详细信息。
然后，将这些数据解析为BeautifulSoup4进行html解析，然后将其插入SQLite3服务器以用于网站格式化。
使用这些详细信息，该机器人还承担了导航到次要工作详细信息页面并抓取该部分的任务，然后将该部分解析为Rake-nltk以识别用作搜索参数的关键字。
要求Python3.6及更高版本。
后端使用SQLite3，Selenium，BeautifulSoup4和Rake-nltk。
前端是用html构建的。
局限性由于时间限制，从来没有为产品正确设计前端。
由于不需要培

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。