自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使得计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些NLP的基础教程和资源。

基础概念

  • 文本预处理：包括分词、去除停用词、词性标注等。
  • 词嵌入：将单词转换为向量表示，如Word2Vec、GloVe等。
  • 语言模型：用于预测下一个词或序列的概率，如n-gram模型、RNN、LSTM等。

实践教程

  1. Python环境搭建：首先，确保你的Python环境已经搭建好，可以使用Anaconda进行环境管理。
  2. 安装NLP库：使用pip安装如nltk、spaCy、gensim等NLP库。
  3. 分词与词性标注：以下是一个简单的例子，使用nltk进行分词和词性标注。
import nltk

text = "NLP是一个非常有用的技术。"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)

print(tagged)

扩展阅读

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中心词：NLP

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