117笔记问答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：
from snownlp import SnowNLP 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：
from snownlp import SnowNLP 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：
from snownlp import SnowNLP 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：
from snownlp import SnowNLP
from snownlp import seg
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")]
def get_features(text):
words = seg.seg(text)
return dict([(word, True) for word in words])
train_data = https://www.yisu.com/ask/[(get_features(text), label) for text, label in sentences]"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。