代码语言：python

所属分类：其他

代码描述：python snownlp中文拼音分词摘要情感分析示例代码，可以自己添加文本数据进行训练生成模型。

代码标签： python snownlp 中文 拼音 分词 摘要 情感 分析 示例 代码

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#!/usr/local/python3/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(u'一次满意的购物')
print(s.words)# 中文分词
print(s.sentiments)#positive的概率
print(s.pinyin)#中文转拼音



s = SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')
print(s.han)#繁体字转简体

text = u'''
自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。
现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。机器学习范式是不同于一般之前的尝试语言处理。语言处理任务的实现，通常涉及直接用手的大套规则编码。
许多不同类的机器学习算法已应用于自然语言处理任务。这些算法的输入是一大组从输入数据生成的"特征"。一些最早使用的算法，如决策树，产生硬的if-then规则类似于手写的规则，是再普通的系统体系。然而，越来越多的研究集中于统计模型，这使得基于附加实数值的权重，每个输入要素柔软，概率的决策。此类模型具有能够表达许多不同的可能的答案，而不是只有一个相对的确定性，产生更可靠的结果时，这种模型被包括作为较大系统的一个组成部分的优点。
自然语言处理研究逐渐从词汇语义成分的语义转移，进一步的，叙事的理解。然而人类水平的自然语言处理，是一个人工智能完全问题。它是相当于解决中央的人工智能问题使计算机和人一样聪明，或强大的AI。自然语言处理的未来一般也因此密切结合人工智能发展。
'''

s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(4))#提取关键词

print(s.summary(3))#w文字摘要

print(s.sentences)#切分为句子
# from snownlp import seg
# seg.train('data.txt')
# seg.save('seg.marshal')
# 词性标注训练库
#from snownlp import tag
# tag.train('199801.txt')
# tag.save('tag.marshal')
#情感分析训练库
# from snownlp import sentiment
# sentiment.train('neg.txt', 'pos.txt&#.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看

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