Python入门实战：自然语言处理高级技术_python自然语言处理入门与实战

1.背景介绍

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，其核心目的是对自然语言进行分析、理解和处理，使之成为计算机可以理解的形式，从而实现自然语言生成、理解和分析的功能。本文通过Python语言结合自然语言处理工具库SpaCy、Stanford Core NLP、Scikit-learn等实现中文文本的自动摘要和关键词提取。

首先，我们需要安装好相应的工具包，包括：

• Python 3.x
• SpaCy
• Stanford Core NLP
• Scikit-learn

2.核心概念与联系

2.1.词汇表和特征空间

NLP中最基本的单元是词语（word）。中文由很多不同形态的字符组成，不同的字符可能代表着不同的意义和情感，为了解决这个问题，NLP将汉字分割成词汇，通常是按照“空格”、标点符号、连字符或语气助词进行分割。这样的分割方式存在一些问题，比如会导致“吃了吗？”，“长得像李荣浩一样”，“电脑性能不错”被分成四个词，而“吃了”，“长得像”，“性能不错”三个词在实际上表达的是同一个意思。因此，为了准确地捕获单词的意思，NLP引入了特征空间（Feature Space），在特征空间中，每个词对应着一个向量。词向量可以通过统计学习方法从语料库中训练得到。

2.2.句子和文档

另一种基本的单位是句子（sentence），由若干词组成。由于中文语句没有明显的分隔