当前位置：文档之家 › Python培训PPT课件：python数据分析与自然语言处理

Python培训PPT课件：python数据分析与自然语言处理

  • 格式：ppt
  • 大小：2.48 MB
  • 文档页数：47

下载文档原格式

  / 47

合集下载

python基础培训精品PPT课件

python基础培训精品PPT课件
模块
可以将代码组织成模块，以便更好地管理和重用代码。模块 还可以包含函数和类等。
03
python数据结构
列表
01
列表是Python中常见的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以随时添 加、删除和修改其中的元素。
02
列表中的元素类型可以相同也可以不同，例如可以包含整数、浮点数、字符串 、布尔值等。
Python可以在多种操作系统中运行，包括 Windows、Linux和Mac OS等。
02
python基本语法
变量和数据类型
变量
在Python中，变量是用于存储数据的标识符。变量可以随时 更改为不同的值。
数据类型
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布 尔值、列表、元组、集合和字典等。
python基础培训精品ppt课件
xx年xx月xx日
contents
目录
• python概述 • python基本语法 • python数据结构 • python内置函数和模块 • python文件操作和异常处理 • python面向对象编程
ห้องสมุดไป่ตู้
01
python概述
python是什么
1
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类 型的高级编程语言。
字符串还支持编码格式，例如UTF-8等，可以用来处 理非ASCII字符集。
04
python内置函数和模块
内置函数
dir()
返回一个对象的所有属性和方法
type()
返回一个对象的类型
assert
测试一个表达式是否为真，如果为假则抛 出 AssertionError
len()
返回一个对象的长度或项目数

Python培训ppt课件

Python培训ppt课件
数据清洗和存储等。
爬虫开发案例
通过实际案例展示爬虫开发的 应用，如抓取商品信息、新闻
聚合等。
自动化测试
自动化测试概述
介绍自动化测试的概念、优势和适用 场景。
Selenium测试工具
详细讲解Selenium测试工具的使用 ，包括安装、配置和基本操作等。
自动化测试流程
讲解自动化测试的基本流程，包括测 试用例设计、测试脚本编写、测试执 行和结果分析等。
线性代数
Numpy的线性代数模块 提供了矩阵运算、特征值 分解、奇异值分解等功能 。
Matplotlib库的使用
数据可视化
Matplotlib是一个2D绘图库，可以用 于绘制各种图表，如折线图、柱状图 、散点图等，支持添加图例、坐标轴 标签等。
定制化绘图
交互式绘图
Matplotlib支持交互式绘图，可以通 过鼠标悬停、点击等操作与图形进行 交互。
机器学习案例
通过实际案例展示机器学习的应用，如分类 问题、回归问题和聚类问题等。
感谢您的观看
THANKS
数据库操作
关系型数据库
使用Python标准库中的sqlite3 模块操作SQLite数据库，或使用 MySQL、PostgreSQL等关系型
数据库。
ORM操作
使用Django的ORM或 SQLAlchemy等ORM工具进行 数据库操作，将对象映射到数据
库表。
SQL语句
了解基本的SQL语句，如SELECT 、INSERT、UPDATE和DELETE 等，以便进行数据库查询和修改
总结词
Python的语法和数据类型
Python的语法
Python采用缩进来表示代码块，不需要显式声明变量类型，支持 多种编程范式，如面向对象、过程式和函数式编程。

Python数据分析 PPT课件

Python数据分析 PPT课件
• Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语 言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种 应用情形是，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求 的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要 求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展 类库。
– 列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的列表，从左到右索引 默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。
– 加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作。如下实例：
• Python元组
– 元组是另一个数据类型，类似于List（列表）。 – 元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。
Python 可以使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 来表示字符串，引号的开始 与结束必须的相同类型的。
其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用于文档字符串，在文件的特 定地点，被当做注释。
• Python注释
• python中单行注释采用 # 开头 • python 中多行注释使用三个单引号(''')或三个双引号(""")。
– 下载后，双击下载包，进入Python安装向导，安装非常简单，你只需 要使用默认的设置一直点击"下一步"直到安装完成即可。
集成开发环境选择
• PyCharm – PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。

Python基础课件(PPT版)

Python基础课件(PPT版)

if-else语句
2
了解如何使用if-else语句实现二选一条件
判断。
3
if语句
学习如何使用if语句实现单一条件判断。
if-elif-else语句
掌握如何使用if-elif-else语句实现多选一 条件判断。
11. Python循环语句
for循环
• 学习如何使用for循环遍历可迭代对象。 • 掌握for循环的高级用法，如循环嵌套和循环控制语句。
在这一部分，我们将学习如何安装Python并进行必要的环境配置，以确保您可以顺利进行Python编程。
3. Python语法基础
学习Python的语法是编程的基础。我们将介绍Python的变量、运算符、条件 语句等基本概念，并通过实例加深理解。
4. Python数据类型
整数与浮点数
学习如何使用整数和浮点数来表示和处理数值 数据。
列表
学习如何创建和操作列表，以及常见的列表操 作方法。

字符串
介绍字符串的概念和常见的操作，如拼接、截 取等。
元组
了解元组的特点和使用场景，以及如何操作元 组。
5. Python字符串操作
字符串是Python中常用的数据类型之一。在这一部分，我们将学习如何对字符串进行常见的操作，如截取、拼 接、替换等。
6. Python列表操作
1
访问列表元素
2
了解如何通过索引访问列表中的元素。
3
创建列表
学习如何创建和初始化列表。
列表操作方法
掌握常见的列表操作方法，如添加、删 除、排序等。
7. Python元组操作
创建元组
学习如何创建和初始化元组。
访问元组元素
了解如何通过索引访问元组中的 元素。

Python培训PPT课件(模板)

Python培训PPT课件(模板)
类和对象的定义
类是对象的模板，用于定义对象的属性和方法； 对象是类的实例，具有类定义的属性和方法。
3
继承和多态
继承是子类继承父类的属性和方法；多态是指子 类可以重写父类的方法，实现不同的功能。
Python异常处理
异常的概念
异常是程序运行过程中出现的错误或异常情况，需要进行处理。
try-except语句
Web开发概述
Python在Web开发中的优势，常用的Python Web框架 。
Django框架
Django框架的安装与配置，模型、视图和模板的创建与 使用。
Flask框架
Flask框架的安装与配置，路由、模板和数据库的使用。
Web开发实战
以实际案例为例，演示如何使用Python进行Web开发， 包括数据库设计、前后端交互、用户认证和权限管理等。
强大的社区支持
Python拥有庞大的开发者社区，提供了丰 富的第三方库和框架
Python的应用领域
Web开发
Python有众多优秀的Web框架，如 Django和Flask，可用于构建网站和 Web应用
01
02
数据科学
Python在数据分析和机器学习领域有 广泛的应用，如NumPy、Pandas和 Scikit-learn等库
Python在数据分析中的地位，常用 的Python数据分析工具和库。
B
C
D
数据分析实战
以实际案例为例，演示如何使用Python 进行数据分析，包括数据预处理、特征工 程、模型训练和评估等。
数据可视化
使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据 可视化，如折线图、柱状图、散点图等。
使用Python进行Web开发

python培训课件ppt课件

python培训课件ppt课件

常见的重构方法 ：提取方法、重 命名变量、合并 重复代码等
注意事项：在重 构过程中要保持 原有功能、确保 代码正确性
Python Web框架：Django和 Flask
Web开发实践：使用Python进 行Web开发的核心技术及工具
添加标题
பைடு நூலகம்
添加标题
添加标题
添加标题
Web开发核心概念：URL路由、 视图函数、模板等
图表类型：柱状图、折线图、饼图等 数据可视化库：Matplotlib、Seaborn等 数据可视化原则：简洁明了、信息表达准确等 可视化图表实例：某电商网站用户购买行为分析图
Python中常用的数据可视化库 数据可视化实战案例 可视化图表类型及适用场景 可视化图表优化方法
定义：通过计算 机程序从数据中 学习，并利用所 学知识来完成特 定的任务
pandas: 用于数据清洗和分析，提供了高效的数据结构和数据分析工具
numpy: 用于数值计算，提供了大量的数学函数库和科学计算工具
matplotlib: 用于数据可视化，可以绘制出各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等 seaborn: 基于matplotlib的数据可视化库，提供了更加高级和美观的图表类型，如热力图、Pairplot 等 scikit-learn: 用于机器学习算法的实现和应用，提供了大量的预处理、模型训练和模型评估工具
变量的定义和赋 值
基础数据类型： 整数、浮点数、 布尔值
变量的命名规范 和最佳实践
数据类型的转换 和操作
if语句：条件判断，根据条件执行相应 的代码块
for循环：重复执行一段代码，指定循 环次数
while循环：当条件满足时，重复执行 一段代码
break和continue：控制循环流程， break跳出当前循环，continue跳 过当前循环的剩余部分

(完整版)Python学习课件


100%
浮点数类型
浮点数用于表示实数，即带有小 数点的数字。Python中的浮点数 类型通常是双精度浮点数。
80%
数字类型的运算
Python支持基本的数学运算，如 加、减、乘、除和取余等。
字符串类型及操作
字符串定义
字符串是由零个或多个字符组 成的一种数据类型，用引号括 起来表示。
字符串操作
Python提供了丰富的字符串操 作方法，如连接、截取、查找 、替换等。
(完整版)Python学习课件
汇报人:
2023-12-21
目
CONTENCT
录
• Python基础知识 • Python数据类型与运算符 • Python流程控制语句 • Python函数与模块 • Python面向对象编程思想 • Python文件操作与数据处理
01
Python基础知识
Python简介与发展历程
字符串格式化
可以使用格式化字符串来插入 变量或表达式的值，生成动态 的字符串内容。
列表、元组和字典等数据结构
列表
列表是一种有序的数据结构，可 以包含任意类型的元素，且元素
之间可以重复。
元组
元组与列表类似，也是一种有序的 数据结构，但元组是不可变的，即 创建后不能修改。
字典
字典是一种无序的数据结构，用于 存储键值对，其中键必须是不可变 类型（如整数、字符串或元组）。
03
Python流程控制语句
条件语句：if-else结构
if语句
elif语句
用于根据条件判断执行相应的代码块 。
用于在if语句中添加额外的条件判断 。
else语句
与if语句配合使用，当if语句条件不满 足时执行else代码块。

《基于Python的数据分析培训课件》

《基于Python的数据分析 培训课件》
这个培训课程将帮助您掌握使用Python进行数据分析的基本技能。通过本课 程，您将了解Python数据分析工具的使用以及如何清洗、准备和可视化数据。
课程简介
在这一节中，我们将介绍本课程的目标和内容，并概述数据分析在现代世界 中的重要性。
Python数据分析简介
这一节将介绍Python在数据分析领域的优势，包括其强大的数据处理和统计 功能，以Python数据分析工具是成功进行数据分析的关键。本节将介绍一些常用的工具和库，如 NumPy、Pandas和Matplotlib。
数据清洗和准备
在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行清洗和准备。本节将探讨一 些常见的数据清洗技术，如数据去重、缺失值处理和数据格式转换。
数据分析和可视化
本节将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将学习如何应用统 计方法和数据可视化技术来揭示数据中的趋势和模式。
数据分析案例分享
在本节中，我们将分享一些真实世界的数据分析案例，展示Python在解决实际问题中的应用。
课程总结和提问
在本节中，我们将回顾本课程的要点，并提供答疑解惑的机会。希望您能通 过本课程获得宝贵的数据分析知识。

《Python数据分析》 课件 第二章 Python语言基础(55页)


1 . 3 基本数据类型2 .字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型 。可以使用引号(单引号 ， 双引号 ， 三引号)作为界定符来创建字符串。
Str1 = "单引号字符串"
# 使用单引号创建字符串
Str2 = "双引号字符串"
# 使用双引号创建字符串
Str3 = """三引号字符串"""
1 .4 变量与常量2. 常量常量就是程序运行过程中一直不变的量 ， 常量一般使用全大写英文来表示。例如数学中的圆周率PI就是一个常量。import mathmath.pi
1 . 5 标识符与关键字1． 标识符标识符就是程序中用来表示变量 、 函数 、类和其他对象的名称 。Python 的标识符由字母 、数字 、下划线“_ ”组成 ， 但不能以数字开头。
and
一
24 non local25 not
序号
关键字
23
lambda
关键字elifelseexcept
这就是所谓26的关键字。or
序号12 13 14
序号 关键字
2 None
转义字符
意义
转义字符
意义
\a
响铃
\\
反斜杠符号
\b
退格(Backspace)
\"
单引号
\f
换页
\"
双引号
\n
换行
\(在行尾时)
续行符
\r
回车
\0
空字符
\t
横向制表符
\ddd
1到3位八进制数代表的字符
\v
纵向制表符
\xhh
十六进制数代表的字符

《python入门培训》课件

Requests
用于发送HTTP请求和处理网络通信，对于Web 开发和爬虫非常有用。
Python在不同领域的应用
Web 开发
Python的简洁语法和丰富库使其 成为构建高性能网站和Web应用 的首选语言。
数据分析
Python在数据科学和机器学习中 有广泛应用，可处理大规模数据 集和进行统计分析。
人工智能
《python入门培训》PPT 课件
欢迎来到《python入门培训》课件！无论您是新手还是有经验的程序员，本 课程将帮助您深入了解Python编程语言，掌握基本语法和常用模块，以及在 不同领域的实际应用。让我们开始这个充满乐趣和创造力的编程之旅吧！
什么是Python?
Python是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强大的功能。它被广泛 应用于Web开发，数据分析，人工智能等领域，并且拥有一个活跃的开源社 区。
Python可以运行在不同操作系统上，包括Windows，macOS和Linux等。
3 丰富的库
Python拥有庞大而活跃的开源库，可以轻松地实现各种功能，减少了开发时间和工作量。
Python的基本语法
1
变量和数据类型
学习如何声明变量和使用不同的数据类型，如字符串，整数，浮n的历史
Python由Guido van Rossum于1991年创建，最初作为一种易于阅读和理解的编 程语言。它的发展成为一种强大而受欢迎的语言，如今在全球范围内得到广 泛使用。
Python的特点
1 简洁易读
Python的语法简洁清晰，易于学习和理解，使得编程变得更加简单和快速。
2 可移植性
Python的开源AI库如TensorFlow和 PyTorch为深度学习和自然语言处 理提供了强大支持。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用-分词
分词：
中文词与词之间没有明显的分隔符，使得计算机对于词的准确识别变得 非常困难。 因此，分词就成了中文处理中所要解决的最基本的问题，分词的性能对 后续的语言处理如机器翻译、信息检索等有着至关重要的影响。
NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用-分词
NLP-自然语言处理
NLP-自然语言处理
应用场景 智能语音、聊天机器人、文本分析、搜索引擎、语音助手、 机器翻译、问答系统等等
“人工智能之父” 艾伦.图灵
图灵（1950）
NLP-自然语言处理
微信接入图灵机器人应用
NLP-自然语言处理
微信接入图灵机器人应用
NLP-自然语言处理
二、NLP技术应用
1、分词（结巴分词） 2、TF-IDF 3、余弦相似度 4、词语相似度 5、句子相似度
分词 • 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 • 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
提取特征词 我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
计算词频
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
构造词向量（包含了位置信息）
• 句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0] • 句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]
缺点：以“词频”“权重”衡量一个词的重要性，仍不 够全面
可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达，TFIDF无法体现 词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词， 都被视为 重要性相同，这是不正确的
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
两个句子 • 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 • 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
病构
真实文本的语言现象非常复杂，不规范 例子：他非常男人。（名词不能受程度副词修饰）
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
复述
在与原句表达相同的语义内容，同一种语言下的原句的替代形式
– 毛泽东出生于1893年 – 毛泽东出生在1893年 – 毛泽东诞生于1893年 – 毛泽东同志是1893年出生的 – 毛主席生于1893年 – 毛泽东生于光绪6年（虚拟的）
去掉停用词后： 中国"、"蜜蜂"、"养殖"这三个词的出现次数一样多。这
NLP-自然语言处理
TF-IDF
• 答案：重要性不一样，蜜蜂、养殖的权重大于中国
• 如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现， 那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所 需要的关键词，对应权重就高
• 权重系数 • 逆文档频率IDF（ Inverse Document Frequency基
NLP-自然语言处理 NLP方法论之争
基于规则 VS 基于统计
基于规则： 大量人工操作，人类总结的规则有限，难以对抗复杂语言现象 基于统计： 对没有见过的语言现象进行估计 规则+统计 数学理论：概率统计、信息论、线性代数
NLP-自然语言处理
谢谢观看！
自然语言处理
NLP-自然语言处理
目录
• NLP的概念 • NLP发展历程 • 编程语言与自然语言 • NLP实际应用 • NLP技术要点 • 结巴分词 • TF-IDF • 相似度计算 • NLP相关开源API • NLP技术难点总结 • 方法论之争和前景
NLP-自然语言处理
什么是自然语言处理
NLP, Natural Language Processing 用机器处理人类语言的理论和技术研究在人与人交际中以
• （3）生成两篇文章各自的词频向量；
• （4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越 相到两个词的相似度结果
意义： 构建词向量时候，为了避免词向量维度过高，可以用相
似 词语进行代替
NLP-自然语言处理
降维
通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间。 最简单例子：拍照。
• 向量
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 计算结果：
余弦相似度计算结果区间：[-1 , 1]
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
总结思路：
• （1）使用TF-IDF，找出两篇文章的关键词；
• （2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个）， 合并成一个集合，并包含了位置信息，计算每篇文章 对于这个集合中的词的词频；（也可以引入权重）
例如计算机答疑系统
用户输入
题库查找答案
返
回结果
缺点：用户输入的信息，题库中没有匹配出来，就没有 答案
改进：增加同义词、反义词等等
NLP-自然语言处理
NLP的历史
90年代至今—基于统计
有一定时代背景，互联网的发展提供海量的自然语言供 研究应（社
交对话、邮件、文章等等），方便学者和研究人员基于 大量语料基
降维有什么作用呢？
1. 数据在低维下更容易处理、更容易使用； 2. 相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来； 3. 如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示； 4. 去除数据噪声 5. 降低算法们把香蕉给猴子，因为它们熟透了
在第一句中指的是“猴子” 在第二句中指的是“香蕉”。 如果不了解猴子和香蕉的属性，无法区分它们指的是谁。
NLP-自然语言处理
NLP实际问题（歧义）
Time flies like an arrow 怎么翻译？
time 名词：“时间” 动词：“测定、拨准”
flies 单数第三人称动词“飞” 名词复数“苍蝇”
础之上构建自然语言处模型
又称“经验主义”语言模型，使用大规模真实语料库训 练，得出结
果，避开一些歧义、语境等导致的技术难题
NLP-自然语言处理
NLP的历史
NLP的发展趋势：
基于规则
基于统计
自然语言中词的多义性很难用规则来描述，而是严重依 赖于上下文，
语境，甚至是常识，基于统计理论避开了一些技术难题
提取文章特征词
网上一篇文章《中国的蜜蜂养殖》，怎么提取我们想要 的一些关键
词汇（特征词）？
思路：哪些词的出现频率高？我们认为是关键词?这样提 取是否合理？
NLP-自然语言处理
TF-IDF 答案：不合理 停用词：不 是 在 的 …….. 这些词频率出现会很高，但是属于文章中普遍存在的词，
没有实际 意义，所以我们需要先处理掉这些词
中文结巴分词实例 对绕口令进行分词
NLP-自然语言处理
中文结巴分词实例 –自定义词典
有些词我们需要自己定义构造
NLP-自然语言处理
结巴分词实例 –自定义词典 有些词我们需要自己定义构造
NLP-自然语言处理
2. 中文结巴分词实例 –自定义词典 有些词我们需要自己定义构造
NLP-自然语言处理
TF-IDF
及人与计算机 交际中的语言问题的一门学科。
NLP要研制表示语言能力和语言应用的模型，建立计算框 架来实现这样
的语言模型，提出相应的方法来不断完善这样的模型，并 根据语言模型
设计各种实用系统，以及对这些系统的评测技术。
--Bill Manaris, 《从人机交互的角度看自然语言处理》
其它名称
NLP-自然语言处理
于统计）： • 它的大小与一个词的常见程度成反比。 • 最小权重：是 的 在 …… • 较小权重：中国
NLP-自然语言处理
TF-IDF
NLP-自然语言处理
TF-IDF
文章用TF-IDF计算达到的结果：
NLP-自然语言处理
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析
TF-IDF 优点：简单快速，结果比较符合实际情况。
NLP-自然语言处理
为什么研究自然语言处理？
NLP有难度，那为什么还要研究？
从科学研究的角度： 探寻人类通过语言来交互信息的奥秘，更好地理解语言 本身的内在规律
从实际应用的角度： 并非每一样语言处理的应用都需要深层理解语义，情感
分析，NLP 的发展过程中的很多中间技术产物已经广泛应用构建更
加有效的人 机交互方式
NLP的历史 20世纪50年代起步--机器翻译
利用计算机自动地将一种自然语言翻译为另外一种自然 语言
“I like Beijing Tiananmen Square” 北京天安门”
“我爱
“我爱北京天安门” Square”
“I like Beijing Tiananmen
NLP-自然语言处理
NLP的历史 50-70年代—模式匹配
NLP-自然语言处理 Synonyms短句相似度
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
歧义 (ambiguity) 病构 (ill-formedness) 复述 (paraphrasing)
NLP-自然语言处理
NLP研究困难总结
歧义
[咬死猎人] 的狗 咬死 [猎人的狗]
NLP-自然语言处理 NLP研究困难总结
like 动词“喜欢” 介词“像”
NLP-自然语言处理
NLP实际问题（歧义）
基于上述得出的含义分别为： ① 时间像箭一样飞驰； ② 测量那些像箭一样的苍蝇；
那么该如何理解上述话语到底表达什么意思？
NLP-自然语言处理
NLP实际问题（分析过程）
词意
句意
语义（语境）
语义处理相对比较难，需要联系上下文，语境，还有一些情 感色彩，这是自然语言处理中的文章进行快速的内容理解，根据输置信度，用于给用 户文章推荐
、文章分类等场景。 iphone手机出现“白苹果”原因及解决办法，用苹果手
机的可以 看下
NLP-自然语言处理 Synonyms词语近义词