Die Black Box der Verarbeitung natürlicher Sprache in Python entmystifizieren: Ein Leitfaden für Anfänger

Grundlagen des NLP NLP umfasst eine Reihe von Technologien, darunter:

• Wortsegmentierung: Text in einzelne Wörter aufteilen.
• Part-of-Speech-Tagging: Identifizieren Sie den Teil der Sprache eines Wortes, z. B. eines Substantivs, eines Verbs oder eines Adjektivs.
• Abhängigkeitssyntaxanalyse: Bestimmen Sie die grammatikalische Beziehung zwischen Wörtern.
• Semantische Analyse: Die Bedeutung des Textes verstehen.

NLP-Bibliothek für Python Python verfügt über eine umfangreiche NLP-Bibliothek, die die Entwicklung vereinfacht:

• NLTK: Ein umfassendes NLP-ToolPaket, einschließlich Funktionen wie Wortsegmentierung, Teil-of-Speech-Tagging und Abhängigkeitssyntaxanalyse.
• spaCy: Eine leistungsstarke NLP-Bibliothek, die sich durch Echtzeit-Lichtverarbeitung auszeichnet.
• Gensim: Eine Bibliothek mit Schwerpunkt auf Textmodellierung und Themenmodellierung.
• Hugging Face Transformers: Eine Plattform, die vorab trainierte Modelle und Datensätze bereitstellt.

Textvorverarbeitung Vor der Anwendung von NLP-Techniken muss der Text vorverarbeitet werden, einschließlich:

• Satzzeichen entfernen: Unnötige Satzzeichen wie Punkte und Kommas entfernen.
• In Kleinbuchstaben umwandeln: Alle Wörter in Kleinbuchstaben umwandeln, um den Wortschatz zu verkleinern.
• Stoppwörter entfernen: Gebräuchliche Wörter wie „der“, „und“ und „von“ entfernen.

Wortsegmentierung und Teil-of-Speech-Tagging Wortsegmentierung und Wortartkennzeichnung sind wichtige Schritte im NLP:

• Verwenden Sie die NLTK-Funktion <code><strong class="keylink">Word</strong>_tokenize()Word
_tokenize() für die Wortsegmentierung.
• pos_tag()Verwenden Sie die
-Funktion von NLTK für die Kennzeichnung von Wortarten.

Abhängigkeitssyntaxanalyse

Die Abhängigkeitssyntaxanalyse zeigt Beziehungen zwischen Wörtern:

• nlpVerwenden Sie das
-Objekt von spaCy zum Parsen von Abhängigkeiten.
• headVerwenden Sie das Attribut
, um für jedes Wort das dominante Wort zu ermitteln.

Semantische Analyse

Bei der semantischen Analyse geht es darum, die Bedeutung von Text zu verstehen:

Verwenden Sie das Word2Vec-Modell von Gensim, um Wortvektoren zu erhalten.
• Verwenden Sie das BERT-Modell von Hugging Face TransfORM
ers für die Textklassifizierung oder die Beantwortung von Fragen.

Apps Python

NLP kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden:

• Stimmungsanalyse:
Bestimmen Sie die Stimmung eines Textes.
• Maschinelle Übersetzung: Übersetzen Sie Text von einer Sprache
in eine andere.
• Chatbots:
Erstellen Sie Computerprogramme, die natürliche Gespräche mit Menschen führen können.
• Text
Kurztext generieren.

Fazit

Python bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für NLP, das es ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Wenn Sie die Grundlagen von NLP verstehen, Python-Bibliotheken nutzen und Textvorverarbeitungs- und Analysetechniken beherrschen, können Sie die aufregende Welt von NLP erschließen. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Black Box der Verarbeitung natürlicher Sprache in Python entmystifizieren: Ein Leitfaden für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!