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']◆ ◆ ◆
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。
“点赞有美意，赞赏是鼓励”
热门跟贴