自然语言处理（NLP）的基础学习

原创于 2023-09-20 04:31:35 发布 · 79 阅读

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本文介绍了自然语言处理（NLP）的基础，包括文本预处理（如分词、去停用词）、词袋模型的构建以及Word2Vec词嵌入技术的应用，通过Python和相关库的示例代码展示具体实现。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在本文中，我们将探讨NLP的基础学习方法，并提供相应的源代码示例。

文本预处理：
在进行NLP任务之前，文本预处理是一个必要的步骤。它包括去除噪声、标记化、分词、去停用词等。下面是一个使用Python和NLTK库进行文本预处理的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

def preprocess_text(text)

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