Java语言是目前广泛应用于企业级应用开发的一种编程语言，拥有强大的扩展性，易于维护和部署等特点。同时，人工智能领域的发展也日新月异，其中自然语言处理成为其中一个重要研究领域，其应用涉及到文本挖掘、文本分类、机器翻译等方面。

本文将介绍如何利用Java和Python结合，实现自然语言处理的任务。首先，我们需要搭建Python的环境，引入相应的包，如nltk、jieba等，这些包提供了自然语言处理所需的各种工具和数据集。然后，我们可以在Java中调用Python程序，利用Java调用Python的API（如Jython），在Java程序中执行Python脚本，实现自然语言处理的任务。

下面是一个Java调用Python脚本的示例：

import org.python.core.PyObject;

import org.python.util.PythonInterpreter;

public class JythonTest {

  public static void main(String[] args) {

    PythonInterpreter interp = new PythonInterpreter();

    interp.exec("import nltk");

    interp.exec("from nltk.corpus import brown");

    interp.exec("brown_words = brown.words()");

    interp.exec("print(len(brown_words))");

    PyObject obj = interp.get("brown_words");

    String[] words = obj.__tojava__(String[].class);

    for (int i = 0; i < words.length; i++) {

      System.out.println(words[i]);

    }

  }

}

这段代码使用了PythonInterpreter类，首先引入了nltk包和brown数据集，然后通过调用interp.get("brown_words")获取了brown_words的值，最后将其转换成Java的String类型，输出了brown_words中的所有单词。

通过这种方式，我们可以在Java中方便地调用Python的自然语言处理库，实现实际应用场景的自然语言处理。

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