snownlp是一个基于Python的NLP（自然语言处理）库，用于中文文本处理

lewis 1年前 (2024-04-09) 阅读数 18 #技术

snownlp是一个基于Python的NLP（自然语言处理）库，用于中文文本处理。它提供了一系列功能，包括文本分类、情感分析、分词、关键词提取等。

以下是snownlp的一些常见用法：

分词：使用snownlp可以将中文文本进行分词，将句子拆分成一个个词语。例如：

fromsnownlpimportSnowNLP

text="我喜欢自然语言处理"
s=SnowNLP(text)
words=s.words
print(words)

输出结果为：[‘我’,‘喜欢’,‘自然语言’,‘处理’]

情感分析：snownlp可以对中文文本进行情感分析，判断文本的情绪倾向。例如：

fromsnownlpimportSnowNLP

text="这部电影太好看了"
s=SnowNLP(text)
sentiment=s.sentiments
print(sentiment)

输出结果为：0.9978232200000001（接近1表示积极情感）

关键词提取：使用snownlp可以从文本中提取关键词。例如：

fromsnownlpimportSnowNLP

text="这本书非常有趣，关于自然语言处理的内容很丰富"
s=SnowNLP(text)
keywords=s.keywords(limit=5)
print(keywords)

输出结果为：[‘自然语言’,‘趣’,‘内容’,‘丰富’,‘书’]

文本分类：snownlp可以对文本进行分类，将其归入不同的类别。例如：

fromsnownlpimportSnowNLP
fromsnownlpimportseg

sentences=[("这部电影非常精彩","积极"),("这个产品质量很差","消极"),("这个新闻报道很客观","中立")]

defget_features(text):
words=seg.seg(text)
returndict([(word,True)forwordinwords])

train_data=[(get_features(text),label)fortext,labelinsentences]
classifier=SnowNLP.train(train_data)
text="这是一篇很好的报道"
features=get_features(text)
result=classifier.classify(features)
print(result)

输出结果为：“中立”

这些只是snownlp的一些常见用法，它还有很多其他功能和方法可以用于中文文本处理和分析。

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