Python在自然语言处理中的应用：从基础到实战

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在通过计算机来理解、解释和生成人类语言。Python凭借其丰富的库和简洁的语法，在NLP领域得到了广泛应用。本文将介绍Python在NLP中的基础知识、常用库以及一个完整的实战项目，帮助读者从基础入门到实际应用。

目录

1. 自然语言处理概述
2. Python中的NLP库
   • NLTK
   • spaCy
   • Gensim
   • Transformers
3. 文本预处理
   • 分词
   • 去除停用词
   • 词形还原与词干提取
   • 词频统计
4. 文本表示方法
   • 词袋模型
   • TF-IDF
   • 词向量（Word2Vec、GloVe）
5. 常用NLP任务
   • 文本分类
   • 情感分析
   • 命名实体识别
   • 主题模型
6. 实战项目：新闻分类
7. 总结

1. 自然语言处理概述

自然语言处理（NLP）涉及对文本数据的处理和分析，常见任务包括文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。NLP旨在让计算机理解和生成自然语言，从而实现人机交互和智能信息处理。

2. Python中的NLP库

Python中有许多强大的NLP库，这些库提供了丰富的工具和接口，方便我们进行自然语言处理任务。