Python 第三方库：SnowNLP（中文文本处理工具）

SnowNLP 是一个专为中文文本处理设计的 Python 第三方库，提供分词、情感分析、关键词提取、文本分类、拼音转换、繁简转换等功能。其设计灵感来源于 TextBlob，但针对中文进行了深度适配，是中文 NLP 入门与快速构建原型的常用工具。

安装 ：

pip install snownlp

常见应用场景：

（1）中文情感分析

识别文本的情绪倾向（正向/负向）。

（2）中文分词

将句子拆分为词语列表。

（3）关键词提取

根据 TF-IDF 自动抽取关键词。

（4）文本摘要

生成文章简短摘要。

（5）拼音转换

将中文文本转成普通话拼音。

（6）繁简转换

支持简体 ↔ 繁体互转。

（7）文本分类前处理

用于搜索引擎、推荐系统等中文处理任务。

◆ ◆ ◆

核心概念

1、SnowNLP 对象

核心类是 SnowNLP。只需传入中文文本，它会自动提供分词、情感、关键词等分析能力。

s = SnowNLP("我觉得这部电影非常精彩！")

SnowNLP 实例内部会：

• 自动进行中文编码处理

• 使用内置模型完成情感预测

• 提供各种自然语言处理方法（如 sentiments、keywords 等）

2、中文分词

SnowNLP 自带分词器，不依赖外部数据文件，可直接对句子进行词语切分。

3、情感分析（Sentiment Analysis）

SnowNLP 内置正/负向情绪模型，可以对句子输出一个 0~1 之间的情感倾向值。

• 接近 1 → 正面情绪

• 接近 0 → 负面情绪

4、文本摘要（Summarization）

对输入长文本进行句子评分，自动生成摘要。

5、拼音与繁简转换

基于内置字符映射，实现拼音转换（带声调）以及繁体汉字 ↔ 简体汉字互转。

◆ ◆ ◆

应用举例

例 1：中文情感分析

print(s.sentiments)  # 输出接近 1，正向情绪

示例输出：

0.9671997267761596   

例 2：中文分词

print(s.words)

示例输出：

['今天', '的', '天气', '真', '不错']

例 3：关键词提取

print(s.keywords(3))  # 提取 3 个关键词

示例输出：

['改变', '世界', '智能']

例 4：文本摘要生成

print(s.summary(2))  # 提取 2 句摘要

示例输出：

['人工智能技术在近年来取得了突破性进展', '各种机器学习模型、']

例 5：繁简转换

print(s.han)  # 简体输出

示例输出：

繁体中文输入测试

例 6：中文转拼音

print("原始拼音输出:", s.pinyin)

示例输出：

原始拼音输出: ['chang', 'sha', 'shi', 'yi', 'ge', 'mei', 'li', 'de', 'cheng', 'shi']

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常用类方法速览

SnowNLP(text)

创建 SnowNLP 对象。

参数：

text：字符串或中文文本。

返回：SnowNLP 实例对象。

SnowNLP.words

中文分词结果。

返回：list（词语列表）。

SnowNLP.sentiments

情感倾向分数（0~1）。

返回：float。

SnowNLP.keywords(n)

提取关键词。

参数：

n：提取数量。

返回：list（关键词列表）

SnowNLP.summary(n)

生成文本摘要。

参数：

n：要输出的句子数量。

返回：list（摘要句子列表）。

SnowNLP.pinyin

文本转拼音。

返回：list（拼音字符串列表）。

SnowNLP.han

繁体转简体（或逆向）。

返回：str（转换后的字符串）。

小结

SnowNLP 是一个专注于中文处理的轻量级 NLP 工具库，提供分词、情感分析、关键词提取、文本摘要、拼音转换等多种实用能力。它无需额外数据文件，使用简单、学习成本低。

对于需要高性能或大规模 NLP 的任务，SnowNLP 也可以作为探索性工具快速验证想法，再迁移到更强大的框架如 jieba、HanLP、spaCy、transformers。

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