本文探讨自然语言处理（NLP）的关键技术，包括文本分类、命名实体识别和机器翻译，并提供Python代码示例。NLP在智能助手、机器翻译、舆情分析等多个领域有广泛应用。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术在各个行业中都有广泛的应用，从智能助手到机器翻译，从舆情分析到智能客服，为人们提供了更高效、智能化的语言交互体验。本文将介绍NLP的一些关键技术，并提供相应的源代码示例。
- 文本分类
文本分类是NLP中最常见的任务之一，它旨在将给定的文本划分到预定义的类别中。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，将新闻文章分类为体育、政治或娱乐等类别。以下是一个使用Python和scikit-learn库进行文本分类的示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import S
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