AI实践：中文自然语言处理教程

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本教程将带你入门中文自然语言处理，了解其基本概念和应用。

中文NLP简介

中文NLP与英文NLP有所不同，因为中文是一种表意文字，其语法和语义结构更为复杂。以下是一些中文NLP的基本概念：

• 分词：将中文句子分割成单个词语。
• 词性标注：为句子中的每个词语标注其词性，如名词、动词、形容词等。
• 命名实体识别：识别句子中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
• 句法分析：分析句子的语法结构。
• 语义分析：理解句子的语义含义。

实践案例

以下是一个简单的中文分词示例：

import jieba

sentence = "我爱北京天安门"
words = jieba.lcut(sentence)
print(words)

输出结果为：['我', '爱', '北京', '天安门']

扩展阅读

想要了解更多关于中文NLP的知识，可以阅读以下资源：

• 中文分词工具：jieba
• 中文词性标注工具：Stanford NLP

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