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NLTK(Natural Language Toolkit)是一种用于 Python 的自然语言处理工具包。
1. 面试官:使用NLTK和Python编写一个程序,可以从中文文本中提取名词和动词,并输出它们的频率信息。
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2. 面试官:介绍NLTK中常用的命名实体识别器以及它们在中文语言处理中的应用。
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3. 面试官:编写一个程序,利用NLTK对中文文本进行命名实体识别,并按照命名实体类别进行结果的统计和分析。
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4. 面试官:解释NLTK中词性标注器的工作原理,并结合中文语言特点进行详细阐述。
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5. 面试官:以一篇中文新闻报道为例,演示如何使用NLTK进行中文分词和词性标注,并对结果进行可视化展示。
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6. 面试官:设计一个算法,利用NLTK对中文文本进行情感分析,并根据情感极性对文本进行分类。
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7. 面试官:利用NLTK中的词向量模型对中文文本进行相似度计算,并展示计算结果的可视化呈现。
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8. 面试官:探索NLTK中的概念网络模型,并结合中文文本举例说明概念网络模型的应用场景和算法原理。
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9. 面试官:使用NLTK构建一个中文语言模型,实现文本生成和自动摘要的功能,并说明模型的训练过程。
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10. 面试官:分析NLTK在中文语言处理中的局限性和不足之处,提出改进和完善的建议,并展望未来的发展方向。
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