Python入门实战：自然语言处理应用_python 中文自然语言处理基础与实践

1.背景介绍

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一项重要技术，它的目的是对文本数据进行高效、准确地理解并做出相应的分析和推断。在实际应用中，它可以用于从电子邮件、网页、搜索引擎日志、社会网络、医疗记录等多种形式的无结构或半结构化的文本数据中提取有效的信息，帮助企业、政府、金融、市场营销等部门解决复杂的问题。近年来随着语音识别和智能助手的兴起，越来越多的人们开始把目光投向了这一领域。其主要方法包括主题识别、信息抽取、情绪分析、评论挖掘等。目前，机器学习和深度学习技术已经成为自然语言处理领域的一个热点研究方向，尤其是在深度学习方面取得了一定的成果。本文将以流行的开源库Stanford Core NLP为例，基于Python语言实现一些常见的自然语言处理任务，如命名实体识别、词性标注、关键词提取、句法分析等。

2.核心概念与联系

2.1 什么是自然语言处理？

在计算机科学中的，自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写作 NLP），也称为语言计算及人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一部分，是人工智能领域的一个分支。是指让计算机“读懂”人的语言、文本、曲面、声音、图像等各种非结构化数据的计算机技术。 ——百度百科

2.2 为什么要做自然语言处理？

自然语言处理作为人工智能的一个分支，主要用来处理人类用语言交流的方式生成的数据。主要包括以下几个方面：

1. 智能问答：通过自然语言处理技术，