自然语言处理学习（NLP）：探索文本处理和语义理解

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一项重要的技术，致力于使计算机能够理解和处理人类语言。通过NLP，我们可以将文本转化为结构化的数据，并从中提取有用的信息。本文将介绍NLP的基本概念和常用技术，并提供相应的源代码示例。

NLP的基础概念
在开始探索NLP之前，我们需要了解一些基本概念。

1. 分词（Tokenization）：将一段文本划分为词语或标记的过程。这是NLP中的第一步，它可以帮助我们理解文本的基本构成。

2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：将每个词语标记为相应的词性，如名词、动词、形容词等。词性标注对于理解句子的语法结构和含义非常重要。

3. 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等。NER可以帮助我们从文本中提取出重要的信息。

4. 词向量表示（Word Embedding）：将词语表示为实数向量，以便计算机能够处理和理解。常用的词向量表示方法包括Word2Vec和GloVe。

5. 文本分类（Text Classification）：将文本分为不同的类别或标签。这是NLP中一个常见的任务，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。

常用NLP技术及代码示例
接下来，让我们了解一些常用的NLP技术，并提供相应的代码示例。

1. 分词（Tokenization）：
   分词是NLP中的基础任务，可以使用开源库NLTK进行分词操作。