1. 下一个单词预测
通过使用此方法，一个单词。
2.主题细分
您可以使用此方法将用户的电子邮 手机号数据库列表 件/状态更新/推文/反馈/评论/问题分成多个类别。
3.情绪分析
您可以使用此方法将用户的状态、消息、评论等情绪分类为消极情绪或积极情绪。
这些只是使用 Python 项目进行自然语言处理的一些可能性。如果您正在寻找更多想法，阅读本指南一定能让您找到使用 Python 项目进行自然语言处理的新思路。
自然语言处理的各个阶段
NLU 比 NLG 更难，因为理解人类语言需要花费大量时间，尤其是当接收者是非生物时。执行自然语言处理任务需要经过许多预处理阶段，才能从文本中获取有意义的信息。
现在，您将在哪里执行这些阶 联盟营销类型：哪一种最适合您？ 段？这里，Python 的自然语言处理功能应运而生，它对众多 API 提供了强大的支持。您可
此外，Python 的自然语言处理提供了一个名为 NLTK 的完整工具包。NLTK 包含一些软件包，使机器能够识别人类语言并给出正确的答案。因此，安装 Python 后，必须安装 NLTK 并下载其所有软件包。
让我们了解使用 Python 进行自然语言处理的各个阶段。
1. 标记化
标记化是指将句子拆分成 法国号码组成单词的技术。您可以使用 Python 执行单词标记化和句子标记化。以下使用 Python 进行自然语言处理的源代码片段展示了单词标记化的一个例子：