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Python编程语言中的自然语言处理与应用实
践
自然语言处理(NLP)是一项涉及到人工智能、计算机科学和语
言学等多个领域的交叉学科，其目的是将人类语言转化为计算机
可以处理的语言形式。Python编程语言由于其简洁、强大和易学
易用的特性，在NLP领域中得到了广泛的应用。本文将从词性标
注、命名实体识别、情感分析和文本分类四个方面探讨Python在
自然语言处理中的应用实践。
一、词性标注
词性标注是自然语言处理的基础任务之一，其目的是将给定文
本中的每个单词标注上其词性。PythonNLTK(NaturalLanguage
Toolkit)是一个广泛使用的自然语言处理库，可以用来实现词性标
注任务。以下是一个简单的Python程序，可以实现词性标注：
```python
importnltk
tokens=nltk.word_tokenize(sent)
tagged=nltk.pos_tag(tokens)
print(tagged)
```
运行结果如下所示：
```python
[(John,NNP),(saw,VBD),(the,DT),(book,NN),(on,IN),
(the,DT),(table,NN)]
```
其中，NNP表示专用名词，VBD表示动词过去式，DT表示限
定词，NN表示名词，IN表示介词。
二、命名实体识别
命名实体识别(NER)是自然语言处理的另一个重要任务，其目
的是在文本中查找和识别出具有特殊意义的实体，如人名、地名、
组织机构名等。Python中的NLTK和StanfordNER是常用的命名
实体识别工具。以下是一个简单的Python程序，可以使用
StanfordNER库实现命名实体识别：
```python
fromnltk.tagimportStanfordNERTagger
importos
os.environ[JAVAHOME]=java_path
st=StanfordNERTagger(english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz,
stanford-ner.jar)
tokens=nltk.word_tokenize(text)
tags=st.tag(tokens)
print(tags)
```
运行结果如下所示：
```python
[(Apple,ORGANIZATION),(is,O),(looking,O),(at,O),
(buying,O),(U.K.,LOCATION),(startup,ORGANIZATION),
(for,O),($,O),(1,O),(billion,O)]
```
其中，ORGANIZATION表示组织机构名，LOCATION表示地
名，O表示非命名实体词。
三、情感分析
情感分析(SA)是对文本中的情感信息进行提取和分析的任务。
Python中的NLTK和TextBlob是常用的情感分析工具。以下是一
个简单的Python程序，可以使用TextBlob库实现情感分析：
```python
fromtextblobimportTextBlob
blob=TextBlob(text)
polarity=blob.sentiment.polarity
ifpolarity0:
elifpolarity0:
else:
```
运行结果如下所示：
```python
Thistextisnegative.
```
情感分析的结果是一个介于-1到1之间的数值，-1表示完全负
面，0表示中性，1表示完全正面。
四、文本分类
文本分类(TC)是将文本分成不同类别的任务，如垃圾邮件分类、
新闻分类等。Python中的scikit-learn和NLTK是常用的文本分类
工具。以下是一个简单的Python程序，可以使用scikit-learn库实
现文本分类：
```pyt
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