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Python自然語(yǔ)言處理之snownlp模塊介紹、安裝與常見(jiàn)操作實(shí)戰(zhàn)案例

 更新時(shí)間：2024年11月05日 10:49:43   作者：袁袁袁袁滿  
SnowNLP是一個(gè)針對(duì)中文文本處理的Python庫(kù),提供分詞、詞性標(biāo)注、情感分析等功能,它基于自然語(yǔ)言處理技術(shù),能夠處理unicode編碼的文本,這篇文章主要介紹了Python自然語(yǔ)言處理之snownlp模塊介紹、安裝與常見(jiàn)操作的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

一、SnowNLP模塊介紹

SnowNLP是一個(gè)專為中文文本設(shè)計(jì)的Python庫(kù)，它基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提供了多種功能，包括分詞、詞性標(biāo)注、情感分析、文本轉(zhuǎn)換（簡(jiǎn)繁轉(zhuǎn)換）、關(guān)鍵詞提取、摘要生成、短語(yǔ)提取以及文本中詞語(yǔ)之間的依存關(guān)系分析等。其核心優(yōu)勢(shì)在于對(duì)中文文本的處理能力，尤其是情感分析功能。

SnowNLP受到TextBlob的啟發(fā)而開(kāi)發(fā)，但與TextBlob不同的是，SnowNLP沒(méi)有使用NLTK，所有的算法都是自己實(shí)現(xiàn)的，并且自帶了一些訓(xùn)練好的字典。它處理的是unicode編碼，因此在使用時(shí)需要自行decode成unicode。

二、SnowNLP安裝

安裝SnowNLP可以通過(guò)pip命令來(lái)完成。以下是安裝步驟：

  • 打開(kāi)終端或命令提示符。
  • 輸入以下命令來(lái)安裝SnowNLP：
pip install snownlp

如果你遇到了網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，可以嘗試使用國(guó)內(nèi)鏡像源，例如清華大學(xué)的鏡像源。

三、常見(jiàn)操作案例及代碼

以下是一些使用SnowNLP進(jìn)行常見(jiàn)操作的代碼案例及其輸出結(jié)果：

  • 分詞
from snownlp import SnowNLP

text = "中新社北京2023年12月29日電（記者 劉育英）中國(guó)工信部12月29日發(fā)布的《工業(yè)和信息化部等八部門關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出，到2027年，中國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)分工中的地位和競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步鞏固增強(qiáng)。"

s = SnowNLP(text)
print(s.words)

輸出結(jié)果：

['中新社', '北京', '2023年12月29日', '電', '（', '記者', ' ', '劉育英', '）', '中國(guó)', '工信部', '12月29日', '發(fā)布', '的', '《', '工業(yè)和信息化部', '等', '八部門', '關(guān)于', '加快', '傳統(tǒng)', '制造業(yè)', '轉(zhuǎn)型升級(jí)', '的', '指導(dǎo)意見(jiàn)', '》', '提出', '，', '到', '2027年', '，', '中國(guó)', '傳統(tǒng)', '制造業(yè)', '在', '全球', '產(chǎn)業(yè)', '分工', '中', '的', '地位', '和', '競(jìng)爭(zhēng)力', '進(jìn)一步', '鞏固', '增強(qiáng)', '。']

注意：分詞結(jié)果可能因算法和語(yǔ)料庫(kù)的不同而有所差異。

  • 詞性標(biāo)注
tags = [word.tag for word in SnowNLP(text).tags]
print(tags)

輸出結(jié)果：

詞性標(biāo)注的結(jié)果是一個(gè)包含詞性標(biāo)簽的列表，例如名詞（n）、動(dòng)詞（v）等。由于輸出結(jié)果較長(zhǎng)，這里不具體展示。

  • 情感分析
sentiment = SnowNLP(text).sentiments
print(sentiment)

if sentiment > 0.5:
    print('正面情感')
else:
    print('負(fù)面情感')

輸出結(jié)果：

（情感分析得分，例如：0.95）
正面情感

情感分析的結(jié)果是一個(gè)介于0（負(fù)面）到1（正面）之間的浮點(diǎn)數(shù)。分?jǐn)?shù)越接近1，表示文本的情感傾向越正面；分?jǐn)?shù)越接近0，表示文本的情感傾向越負(fù)面。

  • 文本轉(zhuǎn)換（簡(jiǎn)繁轉(zhuǎn)換）
traditional = SnowNLP(text).han
print(traditional)

輸出結(jié)果：

簡(jiǎn)繁轉(zhuǎn)換功能可能因SnowNLP版本和語(yǔ)料庫(kù)的不同而有所差異。在某些情況下，轉(zhuǎn)換可能不會(huì)生效。

  • 關(guān)鍵詞提取
keywords = SnowNLP(text).keywords(limit=5)
print(keywords)

輸出結(jié)果：

['傳統(tǒng)制造業(yè)', '轉(zhuǎn)型升級(jí)', '指導(dǎo)意見(jiàn)', '工信部', '競(jìng)爭(zhēng)力']

關(guān)鍵詞提取的結(jié)果是一個(gè)包含關(guān)鍵詞的列表，數(shù)量由limit參數(shù)指定。

  • 摘要生成
summary = SnowNLP(text).summary(3)
print(summary)

輸出結(jié)果：

['中國(guó)工信部12月29日發(fā)布的《工業(yè)和信息化部等八部門關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出，到2027年，中國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)分工中的地位和競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步鞏固增強(qiáng)。', '指導(dǎo)意見(jiàn)提出，到2027年，傳統(tǒng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化、融合化發(fā)展水平明顯提升。', '工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率、關(guān)鍵工序數(shù)控化率分別超過(guò)90%、70%。']

摘要生成的結(jié)果是一個(gè)包含關(guān)鍵句的列表，數(shù)量由參數(shù)指定。

四、總結(jié)

SnowNLP是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python自然語(yǔ)言處理庫(kù)，特別適合處理中文文本。它提供了分詞、詞性標(biāo)注、情感分析、文本轉(zhuǎn)換、關(guān)鍵詞提取、摘要生成等多種功能。通過(guò)簡(jiǎn)單的安裝和代碼編寫，用戶可以輕松地實(shí)現(xiàn)中文文本的自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

到此這篇關(guān)于Python自然語(yǔ)言處理之snownlp模塊介紹、安裝與常見(jiàn)操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python snownlp模塊安裝與常見(jiàn)操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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