<jupyter_start><jupyter_text>情感分析第一句话为模棱两可的语句的情感分析，第二个例句为常规语句，可以看到，模型精确的捕捉了句子的语义信息<jupyter_code>texts="今天心情很不好，但还好最后的结果是好的。 今天天气有点好啊".split(' ')
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result=predictor.sentiment(texts)
print(result)<jupyter_output>[('Neutral:', 0.84711903), ('Positive:', 0.9965366)]<jupyter_text>分词<jupyter_code>texts=["在山东青岛，位于长江西路的中国石油大学教务处，王新哲、操应长、查明正在参观邃智科技有限公司！","德玛西亚带领着他的子民在瓦罗兰大陆，与瑞兹展开了殊死搏斗"]
predictor=p.tagger('./model')
result=predictor.cut(texts)
print(result)<jupyter_output>[['在', '山东青岛', '，', '位于', '长江', '西路', '的', '中国石油大学教务处', '，', '王新哲', '、', '操', '应', '长', '、', '查明', '正在', '参观', '邃', '智', '科技有限公司', '！'], ['德玛西亚', '带领', '着', '他', '的', '子民', '在', '瓦罗兰大陆', '，', '与', '瑞', '兹', '展开', '了', '殊死搏斗']]<jupyter_text>词性标注<jupyter_code>predictor=p.tagger('./model')
predictor.cut(texts,'posseg')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>命名实体识别1. 选取了具有代表性的人名进行识别，操老师姓氏比较少见，一般的工具很难识别，而査老师的名字一般以动词的形式出现，更加难以准确识别，但该项目可以很好的捕获到句子的语义信息，可以精确识别2. 组织名与地名也选取了非常不常见的进行测试，可以看到得到了很精确的结果<jupyter_code>predictor=p.tagger('./model')
predictor.ner(texts)<jupyter_output><empty_output>
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