• Python在NLP中的应用与常用库:文本分类、NER、机器翻译、语音识别、问答系统、文本生成。常用库包括NLTK、spaCy、Gensim、Transformers、StanfordCoreNLP和TextBlob。
    Python在NLP中的应用与常用库:文本分类、NER、机器翻译、语音识别、问答系统、文本生成。常用库包括NLTK、spaCy、Gensim、Transformers、StanfordCoreNLP和TextBlob。
    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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