本教程旨在帮助您了解中文文本处理的基本概念和技巧。中文文本处理是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它涉及到对中文文本的预处理、分词、词性标注、命名实体识别等任务。

基本概念

  • 分词：将连续的中文文本切分成有意义的词语。
  • 词性标注：为每个词语标注其词性，如名词、动词、形容词等。
  • 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。

工具和库

在中文文本处理中，以下是一些常用的工具和库：

  • jieba：一个流行的中文分词库。
  • HanLP：一个强大的中文自然语言处理工具包。
  • SnowNLP：一个轻量级的中文自然语言处理库。

实例

以下是一个简单的分词示例：

import jieba

text = "我爱北京天安门"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出：

['我', '爱', '北京', '天安门']

扩展阅读

想要了解更多关于中文文本处理的知识，可以阅读以下文章：

中文文本处理