python - 用Python进行法语文本分析的最佳方法是什么？

我想对法语文本进行文本分析，以可视化这些文本之间的相似性，可能的类别取决于所使用的单词。
我需要您的帮助，因为我刚开始使用Python，并且我想知道使用法语进行文本分析的最佳方法，同时考虑到我的文本是法语？

是否有专门为法语文本设计的库？用途是清理数据，并进一步分析数据。

我已经可以：


干净：删除所有特殊字符，将每个单词都小写并取消停用词
标签：法语单词不是最佳选择（经过测试的图书馆：StanfordPostagger，Tag.pos de NLTK）。
词法化：法语单词（FrenchLefffLemmatizer，WordNetLemmatizer）并非最佳（-）
词干：FrenchStemmer雪球


我无法使用法语单词：传递给单数形式，将动词传递给不定式形式...

最佳答案

Spacy库和Treetagger工具（可以通过treetaggerwrapper库使用）具有良好的法语支持。

使用spacy的示例：

import spacy
nlp_fr = spacy.load('fr_core_news_sm')
text = "J'ai mangé des pommes hier"
tokens = nlp_fr(text)
for token in tokens:
    print(token.lemma_)

版画：

je
avoir
manger
un
pomme
hier

Treetagger较难安装，但this可以为您提供帮助，而here是python包装程序的文档。

关于python - 用Python进行法语文本分析的最佳方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56337615/