NLP（自然语言处理）技术在人工智能领域扮演着重要角色。以下是一些实用的NLP技术，帮助您更好地理解和应用自然语言。
常用NLP技术
- 文本分类：用于将文本数据分类到预定义的类别中。
- 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
实用工具
以下是一些实用的NLP工具和库：
- NLTK：一个强大的Python库，用于处理文本数据。
- spaCy：一个高性能的NLP库，提供了多种语言的支持。
- TensorFlow：一个开源的机器学习框架，可用于构建NLP模型。
扩展阅读
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