Python自然語言處理（NLP）能進行多種操作，包括但不限于：
- 文本預處理：包括分詞、去除停用詞、標點符號等。
- 詞性標注：識別詞在句子中的語法角色。
- 命名實體識別：識別文本中的人名、地名、組織等實體。
- 情感分析：判斷文本的情感傾向，是積極、消極還是中立。
- 文本分類：將文本分到不同的類別中，如垃圾郵件過濾、情感分析等。
- 信息提取：從文本中抽取結(jié)構(gòu)化的信息，如抽取人名、地名、日期等。
- 機器翻譯：將一種語言的文本轉(zhuǎn)換為另一種語言。
- 主題建模：從文本集合中提取潛在的主題。
- 文本生成：基于已有的文本數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計模型或深度學習模型生成新的文本。
這些操作使得Python成為自然語言處理領域的首選編程語言之一。
