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