自然语言处理（NLP）基础知识

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。以下是NLP的一些基本概念和常用技术。

常用技术

分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语的过程。
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，简称NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

实践案例

以下是一个简单的情感分析案例：

import jieba
from snownlp import SnowNLP

text = "今天天气真好，非常适合户外活动。"
words = jieba.cut(text)
print("分词结果：", words)

s = SnowNLP(text)
print("情感分析结果：", s.sentiments)

扩展阅读

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