第14章 · Python在分析外语中的运用

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• 14.1 外语语料清洗与句子切分
• 14.2 NLP工具在外语研究中的应用
• 14.3 spaCY分析英语

14.1 外语语料清洗与句子切分

核心内容：

• 语料清洗：去除HTML标签、特殊字符、规范化编码
• 句子边界识别：处理多语言标点符号和缩写
• 多语言支持：处理不同语言的特定字符集
• 文本规范化：统一大小写、处理连字符和缩略语
• 工具应用：NLTK、spaCy的句子分割功能

外语语料清洗是文本分析的基础，直接影响后续处理质量。

14.2 NLP工具在外语研究中的应用

核心内容：

• 多语言NLP库：spaCy、Stanza、NLTK的多语言支持
• 词性标注：跨语言的词性标签体系
• 句法分析：依存句法分析和成分句法分析
• 命名实体识别：识别多语言中的人名、地名、机构名
• 应用场景：对比语言学、二语习得研究、机器翻译

现代NLP工具为外语研究提供了强大的技术支撑。

14.3 spaCY分析英语

核心内容：

• spaCy英语模型：en_core_web_sm/md/lg系列
• 分词与词性标注：英语特有的分词规则
• 依存句法分析：可视化句子结构关系
• 命名实体识别：识别英语中的实体类型
• 词向量与相似度计算：基于预训练模型的语义分析

spaCy提供了高效准确的英语文本分析能力，适合学术研究。