基本概念
1.分词
中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成 一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
2.词性标注
词性标注（Part-of-Speech tagging 戒POS tagging)，又称词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程 序，也即确定每个词是名词、动词、形容词戒其他词性的过程。在汉语 中，词性标注比较简单，因为汉语词汇词性多变的情况比较少见，大多词语只有一个词性，戒者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性。
3.命名实体识别
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、 机构名、专有名词等。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、 地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。在不同的顷目中，命名实体类别具有不同的定义
基础工具
1.NumPy
NumPy是Python的一个开源数值计算包。 主要包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、 傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便
2.NLTK
NLTK全称Natural Language Toolkit，即自然语言处理工具包，在NLP领域中最常使用的一个Python库
3.Gensim
Gensim是一个占内存低，接口简单，免费的Python库，它可以用 来从文档中自动提取语义主题。它包含了很多非监督学习算法如： TF/IDF，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）、隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA），层次狄利克雷过程 （ Hierarchical Dirichlet Processes ，HDP ）等。
4.Tensorflow
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。 TensorFlow可被用于语音识别戒图像识别等多顷机器学习和深度学习领域。 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用 性使其也可广泛用于其他计算领域。
4.jieba
jieba即中文“结巴”的拼音，是广泛使用的中文分词工具，具有以下特点：
- 有三种分词模式可供选择：精确模式，全模式和搜索引擎模式
- 词性标注和返回词语在原文的起止位置（ Tokenize）
- 可加入自定义字典
- 代码对 Python 2/3 均兼容
- 支持多种语言，支持简体繁体
5.Stanford NLP
Stanford NLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形，词性，不管是公司名还是人名等，格式化的日期，时间，量词， 并且能够标记句子的结构，语法形式和字词依赖，指明那些名字指向同样的实体，指明情绪，提取发言中的开放关系等。
6.Hanlp
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然 语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。主要用于中文分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，关键词提取，新词发现，短语提取，自动摘要，文本分类
