Python 自然语言处理 (NLP) 基础

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。在Python中，有许多库可以帮助我们实现NLP的任务。

常用库

• NLTK: 自然语言处理工具包，提供了大量的文本处理和NLP功能。
• spaCy: 一个现代、快速的自然语言处理库，非常适合生产环境。
• gensim: 用于主题建模和文档相似性分析的库。

示例

以下是一个使用NLTK进行词性标注的简单示例：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag

text = "Natural language processing is fun!"
tokens = word_tokenize(text)
tags = pos_tag(tokens)

print(tags)

输出：

[('Natural', 'NNP'), ('language', 'NN'), ('processing', 'VBG'), ('is', 'VBZ'), ('fun', 'JJ'), ('!', '.')]

更多信息

如果你对Python NLP有更深入的兴趣，可以访问我们网站的 Python NLP 深入学习 页面。

在NLP的世界中，每一次探索都像是在揭开一个新世界的大门。🚪

希望这个基础教程能帮助你入门Python NLP。如果你有任何疑问，欢迎在 社区论坛 中提问。