Python 自然语言处理实战： NLTK 与 spaCy，文本分析的左右护法

Python 自然语言处理实战： NLTK 与 spaCy，文本分析的左右护法

引言

在信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度增长，蕴藏着巨大的信息和价值。从社交媒体的评论，到浩如烟海的文档，文本数据无处不在，成为了解用户意图、挖掘商业情报、洞察社会趋势的关键来源。 然而，文本数据本质上是非结构化的，计算机难以直接理解和处理。 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 技术应运而生，它如同连接人类语言与机器理解的桥梁，赋予计算机理解、分析和生成人类语言的能力。

Python，作为数据科学和人工智能领域的首选语言，在自然语言处理领域也拥有举足轻重的地位。 其强大的库生态系统，特别是 NLTK (Natural Language Toolkit) 和 spaCy 这两大 NLP 库，为文本处理任务提供了强大的支持，使得复杂的 NLP 技术得以简化和高效实现。 NLTK 历史悠久，功能全面，被誉为 “自然语言处理的瑞士军刀”； spaCy 则以其卓越的性能和工业级的应用而备受推崇，被誉为 “NLP 领域的火箭”。

本文将聚焦于 NLTK 和 spaCy 这两大 Python NLP 库，深入探讨如何使用它们进行文本处理的核心操作，包括分词 (Tokenization)、词性标注 (Part-of-Speech Tagging) 等。我们将从理论概念入手，结合实战代码示例， step-by-step 地引导您掌握 NLTK 和 spaCy 的使用技巧，让您能够灵活运