Python 自然语言处理教程

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。本教程将带你了解 Python 中进行自然语言处理的基本概念和常用库。

基础概念

• 文本预处理：包括分词、去除停用词、词性标注等。
• 词嵌入：将文本转换为向量表示，如 Word2Vec、GloVe 等。
• 语言模型：用于预测下一个词或句子，如 n-gram 模型、RNN、LSTM 等。
• 文本分类：将文本分类到预定义的类别，如情感分析、主题分类等。

常用库

• NLTK：自然语言处理工具包，提供了丰富的文本处理功能。
• spaCy：一个现代、快速的自然语言处理库，适用于多种语言。
• TextBlob：一个简单的自然语言处理库，用于情感分析和文本摘要。

实践案例

以下是一个简单的文本分类案例，使用 NLTK 库进行情感分析：

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 初始化情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 待分析文本
text = "I love this product!"

# 获取情感分数
scores = sia.polarity_scores(text)

print(scores)

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 自然语言处理的知识，可以访问我们的 自然语言处理教程。

图片展示

自然语言处理领域的应用非常广泛，以下是一些应用场景的图片：