自然语言处理(NLP)概述及源代码

72 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
自然语言处理(NLP)涉及文本分类、情感分析等任务,旨在实现计算机理解和处理人类语言。本文以Python和NLTK、Scikit-learn为例,展示了一个简单的文本分类代码实现,包括数据预处理、特征提取和模型训练,帮助初学者入门NLP。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

概述:
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。它涵盖了多个任务,包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译和问答系统等。NLP的目标是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言,从而实现更智能的人机交互和自动化处理。

在NLP中,文本数据是最常见的输入形式。下面将以文本分类任务为例,介绍NLP的基本概念和源代码实现。

源代码实现:
下面是一个使用Python和常见的NLP库(如NLTK和Scikit-learn)进行文本分类的简单示例:

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm 
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值