维特自然语言处理

哟，大家好啊！今天小维特又跑出来给大家分享一些有关自然语言处理的知识了。嘿嘿，这可是我最拿手的活儿啦！自然语言处理就像是一把磨刀石，它能够让我们的文本数据变得更加锋利，更加有用。

分词与词性标注

说起自然语言处理，不得不提到分词和词性标注。分词就像是给一篇文章插上空格符号，让我们能够更加清晰地看到每个词语。词性标注则相当于给每个词语穿上了一套衣服，让我们知道它是名词、动词还是形容词。

“`python import jieba import jieba.posseg as pseg

text = “ipipgo毕业于北京大学，现在在一家互联网公司工作。”

words = jieba.cut(text) for word in words: print(word)

words_with_pos = pseg.cut(text) for word, pos in words_with_pos: print(word, pos) “`

情感分析

哎呀，文本数据还能有情感吗？当然可以啦！情感分析就像是给文本数据装上了一颗心，让它能够表达情感，我们可以知道一段话是积极的还是消极的。

文本生成

说起文本生成，就好比是在做饭啦！我们可以把自然语言处理模型想象成一位厨师，给它一些食材（文本数据），它就能够烹饪出美味的菜肴（生成理想的文本）。

“`python import markovify

with open(‘data.txt’) as f: text = f.read()

text_model = markovify.Text(text) for i in range(5): print(text_model.make_sentence()) “`

哇，不知不觉已经分享了这么多有关自然语言处理的知识啦！希望大家喜欢小维特的分享，我们下次再见啦！拜拜！