基础自然语言处理教程

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够理解和生成人类语言。本教程将向您介绍NLP的基本概念和常用技术。

常用工具和库

在NLP领域，有许多工具和库可以帮助我们实现各种任务。以下是一些常用的：

NLTK: 自然语言工具包，提供了丰富的NLP功能。
spaCy: 一个现代、快速的自然语言处理库。
TensorFlow: 一个用于深度学习的开源库，可以用于构建复杂的NLP模型。

实践案例

以下是一个简单的文本分类案例，我们将使用NLTK库来实现。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载停用词表
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

# 文本
text = "This is a sample text for text classification."

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

# 去除停用词
filtered_words = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('english')]

# 输出结果
print(filtered_words)

扩展阅读

如果您想了解更多关于NLP的内容，可以阅读以下教程：