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常见 NLP 任务

NLP 任务多种多样，以下是一些常见的 NLP 任务：

  • 文本分类：将文本数据分类到预定义的类别中。
  • 命名实体识别（NER）：识别文本中的实体，如人名、地点、组织等。
  • 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

社区资源

以下是一些社区资源，可以帮助你学习 NLP：

实战案例

以下是一个简单的 NLP 实战案例：

# 导入必要的库
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载数据
data = [
    "今天天气真好",
    "我很开心",
    "今天天气很糟糕",
    "我很难过"
]
labels = [1, 1, 0, 0]

# 切分词
seg_list = [jieba.cut(text) for text in data]

# 向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(seg_list)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)

图片展示

下面是一张关于 NLP 的图片：

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