文本分析基础教程

文本分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它涉及到从文本中提取有用信息、理解文本结构和语义等。本教程将为您介绍文本分析的基本概念和常用方法。

常用文本分析方法

1. 分词：将文本分割成单词或短语的过程。

   • 例如，英文中的 "Hello, world!" 可以被分割成 "Hello", "world" 和标点符号。
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     Word Segmentation

2. 词性标注：为文本中的每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。

   • 例如，"I am happy" 可以被标注为 "I (PRP)"，"am (VBZ)"，"happy (JJ)"。
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     Part-of-Speech Tagging

3. 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织等。

   • 例如，"Apple Inc. is an American multinational technology company" 中可以识别出 "Apple Inc."（组织）和 "American"（地点）。
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     Named Entity Recognition

4. 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。

   • 例如，"I love this product!" 可以被判断为正面情感。
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     Sentiment Analysis

学习资源

想要深入了解文本分析，您可以参考以下资源：

• 自然语言处理教程
• Python 文本分析库 NLTK

希望这些内容能够帮助您更好地理解文本分析的基础知识。