Natural Language Processing (NLP) is a vast field with numerous tasks. Here are some of the basic tasks in NLP:

• Text Classification: Categorizing text into predefined categories.
• Sentiment Analysis: Determining the sentiment of a text (positive, negative, neutral).
• Named Entity Recognition (NER): Identifying entities in a text, such as names, places, organizations.
• Part-of-Speech Tagging: Labeling words in a text with their respective parts of speech.

For more information on NLP tasks, check out our NLP Tutorial.

Example

Here's a simple example of sentiment analysis:

from textblob import TextBlob

text = "I love this product!"
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment)

Text Classification Example

Resources

• Natural Language Toolkit (NLTK)
• spaCy

基础自然语言处理任务

自然语言处理（NLP）是一个庞大的领域，包含了许多任务。以下是基础的自然语言处理任务：

• 文本分类：将文本分类到预定义的类别中。
• 情感分析：确定文本的情感（正面、负面、中性）。
• 命名实体识别（NER）：识别文本中的实体，如人名、地点、组织。
• 词性标注：为文本中的单词标注其相应的词性。

更多关于自然语言处理任务的信息，请查看我们的自然语言处理教程。

示例

以下是一个简单的情感分析示例：

from textblob import TextBlob

text = "我爱这个产品！"
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment)

文本分类示例

资源

• 自然语言处理工具包（NLTK）
• spaCy