NLP工具包的安装教程
AllenNLP工具包的安装
AllenNLP是一个基于Pytorch构建的开源的NLP研究工具包，提供了很多SOTA模型和数据预处理模块。以下是通过几种方式进行AllenNLP工具包安装的教程：
1.通过pip进行安装
官方推荐的安装方法是通过pip进行安装，运行命令`pip
install
allennlp`即可。此外，AllenNLP工具包需要Python3.6.1以上的版本。
2.通过Docker进行安装
Docker提供了一个虚拟系统来运行AllenNLP，一旦你安装完Docker之后就运行`docker
run
it
p
8000:8000
rm
allennlp/allennlp:v0.6.1`。需要注意的是，命令行工具allennlp并没有安装，需要使用./allennlp/run.py来启动命令行工具。
3.通过源进行安装
从git仓库获取源进行安装，安装好AllenNLP工具包之后，就可以运行`allennlp`进行命令行交互。
StanfordNLP工具包的安装
StanfordNLP是一个软件包组合，包括斯坦福团队在CoNLL2018的通用依存解析(UniversalDependencyParsing)共享任务上使用的软件包，以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。以下是通过几种方式进行StanfordNLP工具包安装的教程：
1.通过pip进行安装
我们强烈建议使用pip安装StanfordNLP，这非常简单。要查看StanfordNLP的neuralpipeline的运行情况，可以启动Python交互式解释器，并尝试以下命令。
2.通过JavaStanfordCoreNLPServer的官方Python包装器进行安装
设置完CoreNLP之后，就可以按照我们的演示脚本进行测试。
3.离线安装中文语言模型
对于英文：`pip
install
stanza`，对于中文：下载stanza中文语言模型离线安装英文：https://stanfordnlp.github.io/stanza/installation_usage.html。如果是macosx或unix系统，则将下载好的文件夹放在stanza指定的位置。
NLTK工具包的安装
NLTK是Python的自然语言处理工具包，是最受欢迎的自然语言处理库(NLP)，它是用Python编写的，而且背后有非常强大的社区支持。以下是通过几种方式进行NLTK工具包安装的教程：
1.通过pip进行安装
使用命令`pip
install
user
Unltk`进行安装，然后通过命令`import
nltk`和`nltk.download()`来测试是否安装成功。
2.安装NLTKData
安装NLTK软件包后，需要安装必要的数据集/模型以使特定功能正常工作。可以通过命令`import
nltk;
nltk.download("popular")`来实现。
以上就是几个常见的NLP工具包的安装教程，希望对你有所帮助。
