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- Python在自然语言处理（NLP）中的应用非常广泛，常用的库包括：应用领域：文本分类：例如垃圾邮件过滤、情感分析。信息提取：如实体识别、关键词提取。机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。语音识别：将语音转换为文本。问答系统：如智能客服、虚拟助手。常用库：NLTK（Natural Language Toolkit）：提供了广泛的NLP工具和资源，适合初学者和研究人员。spaCy：专注于工业级的NL
- Python在NLP领域广泛应用，提供了多种功能强大的库。1.NLTK适合文本分词和词性标注，适用于教育和研究。2.spaCy专注于工业级NLP任务，提供高效的实体识别和依赖解析。3.Gensim用于主题建模和文档相似度分析，处理大规模文本数据。4.Transformers库利用预训练模型如BERT进行情感分析等任务。
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