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关于小说的自然语言处理分析

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简介：
本研究聚焦于运用自然语言处理技术深入解析小说文本，探索文学作品的语言特征、情感倾向及叙事结构等，以期为文学研究提供新的视角和方法。 近期学习了Python的自然语言处理技术，并选择了一部知名小说《全职高手》作为实践对象。根据老师的题目要求，需要完成以下功能： 1. 对该小说进行分词、统计词频以及分析词性。 2. 统计并排序小说中人物出场次数。 3. 排序并列出小说中的食物种类。 4. 分析小说中的人物关系。 此外，还需要对上述信息进行可视化处理。

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  • 关于小说的自然语言处理分析
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    本研究聚焦于运用自然语言处理技术深入解析小说文本，探索文学作品的语言特征、情感倾向及叙事结构等，以期为文学研究提供新的视角和方法。 近期学习了Python的自然语言处理技术，并选择了一部知名小说《全职高手》作为实践对象。根据老师的题目要求，需要完成以下功能： 1. 对该小说进行分词、统计词频以及分析词性。 2. 统计并排序小说中人物出场次数。 3. 排序并列出小说中的食物种类。 4. 分析小说中的人物关系。 此外，还需要对上述信息进行可视化处理。
     
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    自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本专题涵盖NLP的关键技术和应用实例。 NLP自然语言处理的经典题目简单且基础，在面试中经常被考察。
     
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  • 自然语言处理实验
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  • 自然语言处理、Transformer、文本分类与情感分析
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    本项目专注于研究和应用自然语言处理技术，特别是基于Transformer模型进行高效的文本分类及情感分析，探索其在不同场景下的优化方法。 本教程结合自然语言处理与Transformer模型进行文本分类及情感分析的讲解，介绍了Transformer的基本原理、结构以及实现方法，并指导读者如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练并评估相关模型。此教程适合于对Transformer模型感兴趣的自然语言处理爱好者和技术开发者，旨在帮助他们掌握基本知识与技巧，并能够运用这些技术完成文本分类及情感分析等任务。