自然语言处理（NLP）入门指南

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于 2023-09-23 11:29:39 发布

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文章标签：自然语言处理人工智能 nlp

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自然语言处理（NLP）结合计算机科学、人工智能和语言学，让计算机理解人类语言。本文介绍了NLP的基本概念，包括文本预处理（去除特殊字符、标点、停用词等）、词袋模型（忽略语法和语序，关注单词频率）和词嵌入（用向量表示单词，捕捉语义和语法关系）。通过学习和实践，可以进一步探索NLP在情感分析、命名实体识别等领域的应用。

自然语言处理（NLP）是一门研究如何使计算机理解和处理人类语言的学科。它结合了计算机科学、人工智能和语言学的知识，旨在让计算机能够理解、解释和生成自然语言文本。在本文中，我们将介绍NLP的基本概念和常见技术，并提供一些示例代码来帮助你入门。

文本预处理
在进行NLP任务之前，通常需要对文本数据进行预处理。这包括去除特殊字符、标点符号和停用词（如“的”、“是”、“在”等常用词），进行词干化（将单词转换为其词干形式）和词形还原（将单词还原为其原始形式）。下面是一个使用Python进行文本预处理的示例代码：

import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem import WordNet

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