自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。以下是一些关于NLP的基本教程和资源。

基础概念

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词、短语或符号的过程。
  • 词性标注（POS Tagging）：为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
  • 命名实体识别（NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。

工具和库

  • NLTK：一个强大的Python库，提供了许多用于文本处理的功能。
  • spaCy：一个现代、快速的自然语言处理库，适用于生产环境。

实践案例

  • 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

自然语言处理

更多关于NLP的教程和资源，请访问我们的自然语言处理教程页面。

扩展阅读