非常好的问题。我是一名工作多年的web应用架构师。我来回答这个问题。欢迎关注我，了解更多it专业知识。
为了补充人工智能自然语言处理应用程序的开发，几大云服务提供商开放了人工智能开发平台，使得基于云服务开发人工智能应用程序更加方便。
基于语音识别技术，我们可以开发一个语音转换工具。
基于语音合成技术，可以开发ai聊天机器人。
等一下。。。
标注、语义分析、分词
中文分词是最适合自然语言处理(nlp)的词条项目。
分词是一个古老的问题，也是一个到现在都没有解决的特别好的问题。python的开源口吃词库其实效果非常一般。我们公司有团队花大量资源造轮子，比磕磕碰碰好多了，但还是算不上颠覆性优化(比如bert在nlp中的使用可以称之为颠覆性优化)。
中文分词领域比较容易上手，非常适合入门。但是它做好这件事很难。让举个栗子:未婚者是否分为"未婚"or"未婚"。人们根据上下文可以一眼就知道，但是nlp很难用一个模型来表达上下文和当前的句子来确定最合适的划分。
中文分词在很多技术中都有应用，如语音识别、ocr文本识别、文本到语音的翻译等。商业系统将使用分词技术作为语言模型。
所以入坑自然语言处理(nlp)这种中文分词，是最容易的项目，前景很好。
列举几个python库，希望对你有帮助。
1.对数基数
安装方法:
pip安装loguru
使用:最简单的方法。
从loguru导入记录器
(就是它，漂亮简单的伐木！)
有兴趣的话也可以看看我之前做的视频:
2.时间处理库
安装方法:
pip安装-u形箭头
最简单的使用方法:
导入箭头
现在_时间()
现在时间.时间戳
1368303838
有兴趣的话也可以看看我之前做的视频:
3.冷门的正则表达式库，不知道正则化就可以提取字符串。
安装方法:
pip安装解析
最简单的用途:
从解析导入*
解析(its{}，我爱死了！，它的垃圾邮件，我喜欢它！)
结果(垃圾邮件，){}
_[0]
垃圾邮件
有有兴趣也可以看看我之前做的视频:
如果你认为这些库不好用，那么我不同意。;我不需要介绍别人。
有兴趣可以关注@testerzhang，不定期发布一些相关的技术文章和视频。
