自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本教程将为您介绍NLP的基本概念和常用技术。

常用技术

以下是一些NLP中常用的技术：

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：标记每个单词的词性，如名词、动词等。
  • 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的命名实体，如人名、地名等。
  • 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面等。

实践案例

为了更好地理解NLP技术，以下是一个简单的情感分析示例：

from textblob import TextBlob

text = "This is a great product!"
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment.polarity)

这段代码使用TextBlob库对文本进行情感分析，输出值为-1（负面）到1（正面）之间的浮点数。

扩展阅读

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