文本解析是自然语言处理（NLP）中的一个基础且重要的环节。它涉及到将文本数据转换为计算机可以理解和处理的结构化数据。以下是一些文本解析的基本概念和步骤。
文本解析步骤
- 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或句子。
- 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
- 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。
- 依存句法分析（Dependency Parsing）：分析句子中词语之间的依存关系。
示例
假设我们有一个简单的句子：“我爱北京天安门”。
- 分词：我 / 爱 / 北京 / 天安门
- 词性标注：我 / 动词 / 北京 / 名词 / 天安门 / 名词
- 命名实体识别：北京 / 地点
- 依存句法分析：爱（动词）-> 我（主语），北京（名词）-> 天安门（宾语）
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