Flask与NLP集成教程 🚀

欢迎来到Flask与自然语言处理（NLP）的集成指南！通过结合Flask的轻量级Web框架和NLP技术，你可以快速构建文本分析、情感识别等AI应用。以下是关键步骤和示例：

快速入门步骤 📝

安装Flask
```
pip install Flask
```

创建基础应用

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, NLP World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

flask_app_structure

集成NLP模型
以使用spaCy进行实体识别为例：

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分支。")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

nlp_model_processing

实战案例 🧪

情感分析：通过Flask接口接收文本，调用预训练的情感分析模型（如BERT）返回结果
文本分类：构建REST API对用户输入进行分类（如新闻主题分类）
聊天机器人：集成NLP意图识别模块，实现基础问答功能

扩展阅读 🔍

想了解Flask基础用法？请访问 /nlp_tutorials/intro
高级NLP技术与Flask结合的实践案例可参考 /nlp_tutorials/advanced_topics

小贴士 💡

使用Flask-RESTful可简化API开发流程
通过gunicorn部署Flask应用时，需确保NLP模型加载效率
推荐搭配transformers库实现更强大的NLP功能

flask_nlp_integration