snownlp是一個基于Python的NLP（自然語言處理）庫，用于中文文本處理。它提供了一系列功能，包括文本分類、情感分析、分詞、關鍵詞提取等。

以下是snownlp的一些常見用法：

1. 分詞：使用snownlp可以將中文文本進行分詞，將句子拆分成一個個詞語。例如：

from snownlp import SnowNLP

text = "我喜歡自然語言處理"
s = SnowNLP(text)
words = s.words
print(words)

輸出結果為：[‘我’, ‘喜歡’, ‘自然語言’, ‘處理’]

2. 情感分析：snownlp可以對中文文本進行情感分析，判斷文本的情緒傾向。例如：

from snownlp import SnowNLP

text = "這部電影太好看了"
s = SnowNLP(text)
sentiment = s.sentiments
print(sentiment)

輸出結果為：0.9978232200000001（接近1表示積極情感）

3. 關鍵詞提取：使用snownlp可以從文本中提取關鍵詞。例如：

from snownlp import SnowNLP

text = "這本書非常有趣，關于自然語言處理的內容很豐富"
s = SnowNLP(text)
keywords = s.keywords(limit=5)
print(keywords)

輸出結果為：[‘自然語言’, ‘趣’, ‘內容’, ‘豐富’, ‘書’]

4. 文本分類：snownlp可以對文本進行分類，將其歸入不同的類別。例如：

from snownlp import SnowNLP
from snownlp import seg

sentences = [("這部電影非常精彩", "積極"), ("這個產品質量很差", "消極"), ("這個新聞報道很客觀", "中立")]

def get_features(text):
    words = seg.seg(text)
    return dict([(word, True) for word in words])

train_data = [(get_features(text), label) for text, label in sentences]
classifier = SnowNLP.train(train_data)
text = "這是一篇很好的報道"
features = get_features(text)
result = classifier.classify(features)
print(result)

輸出結果為：“中立”

這些只是snownlp的一些常見用法，它還有很多其他功能和方法可以用于中文文本處理和分析。