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如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding） 本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy，对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化。 盲维 我总爱重复一句芒格爱说的话： To the one with a hammer, everything looks like a nail. （手中有锤，看什么都像钉） 这句话是什么意思呢？ 就是你不能只掌握数量很少的方法、工具。 否则你的认知会被自己能力框住。不只是存在盲点，而是存在“盲维”。 你会尝试用不合适的方法解决问题（还自诩“一招鲜，吃遍天”），却对原本合适的工具视而不见。 结果可想而知。 所以，你得在自己的工具箱里面，多放一些兵刃。 最近我又对自己的学生，念叨芒格这句话。 因为他们开始做实际研究任务的时候，一遇到自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)，脑子里想到的就是词云、情感分析和LDA主题建模。 为什么？ 因为我的专栏和公众号里，自然语言处理部分，只写过这些内容。 你如果认为，NLP只能做这些事，就大错特错了。 看看这段视频，你大概就能感受到目前自然语言处理的前沿，已经到了哪里。 当然，你手头拥有的工具和数据，尚不能做出Google展示的黑科技效果。 但是，现有的工具，也足可以让你对自然语言文本，做出更丰富的处理结果。 科技的发展，蓬勃迅速。 除了咱们之前文章中已介绍过的结巴分词、SnowNLP和TextBlob，基于Python的自然语言处理工具还有很多，例如 NLTK 和 gensim 等。 我无法帮你一一熟悉，你可能用到的所有自然语言处理工具。 但是咱们不妨开个头，介绍一款叫做 Spacy 的 Python 工具包。 剩下的，自己举一反三。 工具 Spacy 的 Slogan，是这样的： Industrial-Strength Natural Language Processing. （工业级别的自然语言处理） 这句话听上去，是不是有些狂妄啊？ 不过人家还是用数据说话的
| Stars | 142 |
| Forks | 156 |
| Language | Jupyter Notebook |
| Category | AI Tool |
| Quality Score | 46.1571538317645/100 |
| Open Issues | 6 |
| Last Updated | 2022-01-21 |
| Created | 2018-05-12 |
| Est. Tokens | ~10k |
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