简介

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，而spaCy是Python中高效处理文本的流行库。它能够进行分词、词性标注、命名实体识别等任务，是NLP实战的利器。🎉

spaCy_tutorial

安装与配置

  1. 安装spaCy
    使用pip安装： 

    pip install spacy

    然后下载预训练模型： 

    python -m spacy download zh_core_web_sm

  2. 基本流程

    • 加载模型：import spacy
    • 创建对象：nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
    • 处理文本：doc = nlp("你好，spaCy！")

实战示例

尝试以下代码进行文本分析：

import spacy
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
doc = nlp("自然语言处理是人工智能的重要领域")
for token in doc:
    print(f"{token.text} -> {token.pos_}")

输出结果将展示每个词的词性标注。🔍

扩展阅读

了解更多关于spaCy的高级功能，请访问 /community/tutorials/nlp_advanced/spacy_advanced_tutorial。📖

nlp_text_analysis