自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它使得计算机能够理解、解释和生成人类语言。Python 作为一种广泛使用的编程语言,在 NLP 领域也有着丰富的库和工具。以下是 Python NLP 教程的概览。

基础概念

  • 文本预处理:涉及文本清洗、分词、去除停用词等操作。
  • 词向量:将单词转换为向量表示,以便机器学习模型进行处理。
  • 分类任务:如情感分析、垃圾邮件检测等。
  • 序列标注:如命名实体识别(NER)。

Python NLP 库

  • NLTK:自然语言工具包,提供了一系列用于文本处理和分析的工具。
  • spaCy:一个现代、快速的自然语言处理库,适用于各种 NLP 任务。
  • TextBlob:一个简单的文本处理库,可以用于情感分析、文本摘要等。

示例代码

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 分词示例
text = "这是一个示例文本。"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

学习资源

想要深入学习 Python NLP,以下是一些推荐资源:

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Python NLP 示例