自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它让机器能够理解和生成人类语言。以下是一些关于NLP的基础教程内容。
基础概念
- 分词：将文本切分成单词或短语的过程。
- 词性标注：识别每个单词的词性，如名词、动词等。
- 命名实体识别：识别文本中的特定实体，如人名、地点等。
工具与库
- NLTK：一个强大的Python库，用于处理自然语言。
- spaCy：一个快速且易于使用的NLP库。
实践案例
以下是一个简单的例子，展示了如何使用NLTK进行分词：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Hello, how are you?"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
扩展阅读
想要了解更多关于NLP的知识，可以访问我们的深度学习教程。