Python 第三方庫：SnowNLP（中文文本處理工具）

SnowNLP 是一個專為中文文本處理設計的 Python 第三方庫，提供分詞、情感分析、關鍵詞提取、文本分類、拼音轉換、繁簡轉換等功能。其設計靈感來源于 TextBlob，但針對中文進行了深度適配，是中文 NLP 入門與快速構建原型的常用工具。

安裝 ：

pip install snownlp

常見應用場景：

（1）中文情感分析

識別文本的情緒傾向（正向/負向）。

（2）中文分詞

將句子拆分為詞語列表。

（3）關鍵詞提取

根據 TF-IDF 自動抽取關鍵詞。

（4）文本摘要

生成文章簡短摘要。

（5）拼音轉換

將中文文本轉成普通話拼音。

（6）繁簡轉換

支持簡體 ? 繁體互轉。

（7）文本分類前處理

用于搜索引擎、推薦系統等中文處理任務。

◆ ◆ ◆

核心概念

1、SnowNLP 對象

核心類是 SnowNLP。只需傳入中文文本，它會自動提供分詞、情感、關鍵詞等分析能力。

s = SnowNLP("我覺得這部電影非常精彩！")

SnowNLP 實例內部會：

? 自動進行中文編碼處理

? 使用內置模型完成情感預測

? 提供各種自然語言處理方法（如 sentiments、keywords 等）

2、中文分詞

SnowNLP 自帶分詞器，不依賴外部數據文件，可直接對句子進行詞語切分。

3、情感分析（Sentiment Analysis）

SnowNLP 內置正/負向情緒模型，可以對句子輸出一個 0~1 之間的情感傾向值。

? 接近 1 → 正面情緒

? 接近 0 → 負面情緒

4、文本摘要（Summarization）

對輸入長文本進行句子評分，自動生成摘要。

5、拼音與繁簡轉換

基于內置字符映射，實現拼音轉換（帶聲調）以及繁體漢字 ? 簡體漢字互轉。

◆ ◆ ◆

應用舉例

例 1：中文情感分析

print(s.sentiments)  # 輸出接近 1，正向情緒

示例輸出：

0.9671997267761596   

例 2：中文分詞

print(s.words)

示例輸出：

['今天', '的', '天氣', '真', '不錯']

例 3：關鍵詞提取

print(s.keywords(3))  # 提取 3 個關鍵詞

示例輸出：

['改變', '世界', '智能']

例 4：文本摘要生成

print(s.summary(2))  # 提取 2 句摘要

示例輸出：

['人工智能技術在近年來取得了突破性進展', '各種機器學習模型、']

例 5：繁簡轉換

print(s.han)  # 簡體輸出

示例輸出：

繁體中文輸入測試

例 6：中文轉拼音

print("原始拼音輸出:", s.pinyin)

示例輸出：

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

◆ ◆ ◆

常用類方法速覽

SnowNLP(text)

創建 SnowNLP 對象。

參數：

text：字符串或中文文本。

返回：SnowNLP 實例對象。

SnowNLP.words

中文分詞結果。

返回：list（詞語列表）。

SnowNLP.sentiments

情感傾向分數（0~1）。

返回：float。

SnowNLP.keywords(n)

提取關鍵詞。

參數：

n：提取數量。

返回：list（關鍵詞列表）

SnowNLP.summary(n)

生成文本摘要。

參數：

n：要輸出的句子數量。

返回：list（摘要句子列表）。

SnowNLP.pinyin

文本轉拼音。

返回：list（拼音字符串列表）。

SnowNLP.han

繁體轉簡體（或逆向）。

返回：str（轉換后的字符串）。

小結

SnowNLP 是一個專注于中文處理的輕量級 NLP 工具庫，提供分詞、情感分析、關鍵詞提取、文本摘要、拼音轉換等多種實用能力。它無需額外數據文件，使用簡單、學習成本低。

對于需要高性能或大規模 NLP 的任務，SnowNLP 也可以作為探索性工具快速驗證想法，再遷移到更強大的框架如 jieba、HanLP、spaCy、transformers。

“點贊有美意，贊賞是鼓勵”