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以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

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

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

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

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

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)

```

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

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)]