使用Python进行自然语言处理：从基础到实战
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的重要领域，旨在处理和分析自然语言数据。Python凭借其丰富的库和社区支持，成为NLP的首选编程语言。本文将介绍自然语言处理的基础概念、常用的Python库以及一个实战项目示例，带领读者从基础入门到实际应用。
目录
- 自然语言处理概述
- Python中的自然语言处理库
- 文本预处理
- 特征提取
- 词袋模型
- TF-IDF
- 常见的NLP任务
- 文本分类
- 情感分析
- 命名实体识别
- 机器翻译
- 深度学习在NLP中的应用
- 实战项目：电影评论情感分析
- 总结
1. 自然语言处理概述
自然语言处理是计算机科学与人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类自然语言。NLP技术被广泛应用于搜索引擎、智能助手、翻译系统、文本分析等领域。
2. Python中的自然语言处理库
Python中有许多流行的自然语言处理库，其中包括：
- NLTK：自然语言工具包，提供丰富的语言处理资源和算法。
- spaCy：高效的自然语言处理库，支持快速的文本处理和高级NLP任务。
- TextBlob：简单易用的文本处理库，适合快速实现常
