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自然语言处理#xff08;Natural Language Processing, NLP#xff09;是人工智能领域中的一个重要研究方向#xff0c;它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互和理解。
1. NLP的起源与发展
NLP的起源可以追溯到早期的机器翻译项目#xff0c;随着科技的进步…引子
自然语言处理Natural Language Processing, NLP是人工智能领域中的一个重要研究方向它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互和理解。
1. NLP的起源与发展
NLP的起源可以追溯到早期的机器翻译项目随着科技的进步NLP得到了极大的发展应用领域也逐渐扩展到情感分析、问答系统、语音识别等方面。
2. 基础语料处理
2.1 分词原理
分词是NLP的基础它将连续的文本划分成一个个有意义的词汇单位为后续处理提供基础。
2.2 词性标注原理
词性标注是将分词后的词汇赋予相应的词性如名词、动词等以便进行更深入的语义分析。
3. TF-IDF原理
TF-IDF词频-逆文档频率是NLP中重要的特征提取方法它衡量了一个词在文本中的重要程度是文本分类、信息检索等任务中的关键步骤。
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4. 常用工具库
4.1 NLTK库
NLTK是Python中常用的自然语言处理库提供了丰富的工具和数据集用于文本处理、分析等任务。
4.2 Scikit-learn库
Scikit-learn是一个强大的机器学习库其中也包括了对TF-IDF的支持可以方便地进行特征提取和文本分析。
5. 代码示例
5.1 使用Scikit-learn进行TF-IDF
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 定义语料
corpus [我来到北京大学,来到了网易行研大厦,小明硕士毕业于中国科学院,我爱北京天安门
]# 将语料转为数组
vectorizer TfidfVectorizer()
X vectorizer.fit_transform(corpus)# 获取关键词
words vectorizer.get_feature_names_out()# 统计关键词出现次数
for word in words:count 0for i in range(X.shape[0]):if X[i, vectorizer.vocabulary_[word]] 0:count 1print(f{word}: {count} times)
6.小结
分词中文和英文分词技术的原理和应用。 文本向量提取了解TF-IDF方法用于提取文本特征。
