Python自然語言處理(NLP)是使用Python編程語言進行文本處理和分析的領域。NLP涉及處理和理解人類語言的各個方面，包括文本清洗、分詞、詞性標注、句法分析、命名實體識別、情感分析、語義理解等。Python作為一種流行的編程語言，提供了豐富的NLP庫和工具，使得進行文本處理和分析變得更加方便和高效。

　　以下是Python自然語言處理入門的主要內容：

　　1. 文本清洗：NLP處理的第一步是對文本進行清洗，去除不必要的字符、標點符號、停用詞等。Python中常用的文本清洗工具包括正則表達式、字符串處理方法以及NLTK(Natural Language Toolkit)庫。

　　2. 分詞：分詞是將連續(xù)的文本切割成單獨的詞或標記的過程。Python中的NLTK和SpaCy等庫提供了現(xiàn)成的分詞工具，可以將文本分割成單詞、短語或符號。

　　3. 詞性標注：詞性標注是確定每個詞在句子中的語法角色，如名詞、動詞、形容詞等。NLTK和SpaCy等庫提供了預訓練的詞性標注模型，可以對文本進行自動標注。

　　4. 句法分析：句法分析是分析句子的結構和語法關系，如主語、謂語、賓語等。Stanford Parser和NLTK等庫提供了句法分析的功能。

　　5. 命名實體識別：命名實體識別是識別文本中的具體命名實體，如人名、地名、組織機構名等。NLTK和SpaCy等庫提供了命名實體識別的功能。

　　6. 情感分析：情感分析是判斷文本中的情感傾向，如積極、消極或中性。可以使用現(xiàn)有的情感詞典或機器學習方法進行情感分析。

　　7. 語義理解：語義理解是理解文本的意義和語義關系。WordNet和NLTK等庫提供了詞義和語義關系的查詢和分析工具。

　　入門Python自然語言處理的關鍵是掌握基本的編程概念和Python語法，了解常見的NLP任務和相應的工具和庫。可以通過閱讀相關的教程和文檔、參與實踐項目以及探索開源代碼庫來深入學習和應用NLP技術。