Python自然語言處理應用：命名實體識別與情緒分析 / Python Natural Language Processing Applications: Named Entity Recognition and Sentiment Analysis

儘管大型語言模型的盛行讓大家瞭解到AI分析文字的能力，但直接以命名實體識別和情緒分析來處理文本的做法，在具有特定目標的研究報告裡仍扮演著重要的角色。這篇就讓從我們從學習Python的使用，一步一步踏入命名實體識別和情緒分析的領域吧。

Although the prevalence of large language models has made people aware of AI's ability to analyze text, direct processing of text using Named Entity Recognition (NER) and Sentiment Analysis (SA) still plays a vital role in research reports with specific objectives. This article will guide us through the process of learning Python, step by step, to delve into the realm of Named Entity Recognition and sentiment analysis.

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將Python的運算結果，用JavaScript的Cytoscape顯示 / Display the calculation results of Python in Cytoscape of JavaScript

背後運算用Colab，前端顯示用JavaScript跟CSS，世界頓時開闊了起來。

Python中文自然語言處理動手玩 / Learning Natural Language Processing with Python

這是之前演講投影片「Python中文自然語言處理動手玩」，以及投影片內使用的軟體與實作的連結。這份投影片除了講述自然語言處理的基本概念之外，也可以在Colab上使用Python來實作自然語言處理。

文字轉換成語音: gTTS / gTTS: A Google Text-to-Speech Wrapper

自己不敢講話的話怎麼辦呢？不妨請Google小姐幫你唸稿吧。

用Colab分享Google雲端硬碟裡的檔案 / Use Colab to Get the Sharable Link of a Specific File in Google Drive

如果要分享Google雲端硬碟裡面的檔案，比起用滑鼠點到出現腕隧道症候群，有沒有更好的方法呢？