[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涉及了处理和理解人类语言的技术和方法。以下是常用的NLP技术和原理，以及它们的使用场景的介绍：

1. 分词（Tokenization）：

   • 分词是将文本划分成更小的单元（词、子词、字符等）的过程。
   • 分词是任何NLP任务的第一步，它影响着后续处理的效果。
   • 使用场景：机器翻译、文本分类、信息检索等。

2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：

   • 词性标注是对句子中的每个词标注其词性的过程，比如名词、动词、形容词等。
   • 词性标注可以帮助理解句子的语法结构和语义。
   • 使用场景：命名实体识别、句法分析、机器翻译等。

3. 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：

   • 命名实体识别是识别文本中特定类别的实体，如人名、地名、组织机构等。
   • 命名实体识别可以帮助对文本进行结构化处理，并提取关键信息。
   • 使用场景：信息抽取、实体关系提取、问答