[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析,数据预处理流程,包括了同义词替换和拼写纠正,以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析(附代码)

news/2024/2/28 16:23:54

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析,数据预处理流程,包括了同义词替换和拼写纠正,以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析(附代码)。
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自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支,涉及了处理和理解人类语言的技术和方法。以下是常用的NLP技术和原理,以及它们的使用场景的介绍:

  1. 分词(Tokenization):

    • 分词是将文本划分成更小的单元(词、子词、字符等)的过程。
    • 分词是任何NLP任务的第一步,它影响着后续处理的效果。
    • 使用场景:机器翻译、文本分类、信息检索等。
  2. 词性标注(Part-of-Speech Tagging):

    • 词性标注是对句子中的每个词标注其词性的过程,比如名词、动词、形容词等。
    • 词性标注可以帮助理解句子的语法结构和语义。
    • 使用场景:命名实体识别、句法分析、机器翻译等。
  3. 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER):

    • 命名实体识别是识别文本中特定类别的实体,如人名、地名、组织机构等。
    • 命名实体识别可以帮助对文本进行结构化处理,并提取关键信息。
    • 使用场景:信息抽取、实体关系提取、问答

http://www.ppmy.cn/news/1350022.html

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