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和处理人类语言。本节将探讨一些高级NLP实践，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。
文本分类
文本分类是将文本数据按照一定的标准进行分类的过程。以下是一些常用的文本分类方法：
- 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征之间的独立假设。
- 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。
- 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
文本分类示例
情感分析
情感分析是评估文本中情感倾向的过程。以下是一些常用的情感分析方法：
- 基于规则的方法：通过定义规则来识别情感。
- 基于机器学习的方法：使用机器学习算法来训练模型识别情感。
情感分析示例
命名实体识别
命名实体识别（NER）是识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。以下是一些常用的NER方法：
- 基于规则的方法：通过定义规则来识别命名实体。
- 基于统计的方法：使用统计模型来识别命名实体。
- 基于深度学习的方法：使用深度学习模型来识别命名实体。
命名实体识别示例
扩展阅读
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