Problèmes de compréhension sémantique dans la technologie de traitement du langage naturel

Les problèmes de compréhension sémantique dans la technologie de traitement du langage naturel nécessitent des exemples de code spécifiques

Introduction :

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel (NLP) a été largement utilisé dans de nombreux domaines. Parmi eux, la compréhension sémantique est un maillon important de la PNL. Le but est de permettre aux ordinateurs de comprendre la signification du langage humain et de donner un feedback correspondant. La clé de la compréhension sémantique est d’extraire les informations contenues dans un morceau de texte et de les convertir sous une forme qu’un ordinateur peut traiter.

Problèmes de compréhension sémantique :
Dans la compréhension sémantique, les problèmes courants incluent la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse des sentiments, l'annotation de rôle sémantique, etc. Ces problèmes peuvent être résolus à l'aide de certaines technologies de base de traitement du langage naturel, notamment la segmentation des mots, le marquage de parties du discours, l'analyse syntaxique, etc.

Exemples de code :

Deux exemples seront donnés ci-dessous pour montrer comment implémenter deux tâches courantes de compréhension sémantique via le code.

Reconnaissance d'entités nommées (NER) :
La tâche de la reconnaissance d'entités nommées est d'identifier les entités ayant des significations spécifiques à partir du texte, telles que les noms de personnes, de lieux, d'organisations, etc. Ce qui suit est un exemple de code Python simple qui montre comment extraire des entités nommées d'un morceau de texte à l'aide de la technologie NER.

import nltk
from nltk.chunk import ne_chunk

def named_entity_recognition(text):
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    for sent in sentences:
        words = nltk.word_tokenize(sent)
        pos_tags = nltk.pos_tag(words)
        chunked = ne_chunk(pos_tags)
        for chunk in chunked:
            if hasattr(chunk, 'label') and chunk.label() == 'PERSON':
                print('Person:', ' '.join(c[0] for c in chunk))
            elif hasattr(chunk, 'label') and chunk.label() == 'GPE':
                print('Location:', ' '.join(c[0] for c in chunk))
            elif hasattr(chunk, 'label') and chunk.label() == 'ORGANIZATION':
                print('Organization:', ' '.join(c[0] for c in chunk))

text = "John Smith is from New York and works for Google."
named_entity_recognition(text)

Analyse des sentiments :
La tâche de l'analyse des sentiments est de déterminer la tendance émotionnelle dans un morceau de texte, par exemple déterminer si un article est positif ou négatif, ou si le commentaire d'un utilisateur est positif ou négatif. Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de code Python qui montre comment effectuer une analyse des sentiments sur du texte à l'aide de techniques d'analyse des sentiments.

from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(text):
    blob = TextBlob(text)
    polarity = blob.sentiment.polarity
    subjectivity = blob.sentiment.subjectivity
    if polarity > 0:
        sentiment = 'Positive'
    elif polarity < 0:
        sentiment = 'Negative'
    else:
        sentiment = 'Neutral'
    print('Sentiment:', sentiment)
    print('Subjectivity:', subjectivity)

text = "I love this movie! It's amazing!"
sentiment_analysis(text)

Résumé :

La compréhension sémantique est un maillon clé du traitement du langage naturel. En extrayant des informations du texte et en les convertissant sous une forme pouvant être traitée par l'ordinateur, l'ordinateur peut comprendre le sens du langage humain. Cet article illustre comment utiliser la technologie de traitement du langage naturel pour réaliser des tâches de compréhension sémantique telles que la reconnaissance d'entités nommées et l'analyse des sentiments en montrant deux exemples de code spécifiques. Avec l’avancement et le développement continus de la technologie, la compréhension sémantique sera appliquée dans davantage de domaines et fournira un soutien solide au développement de l’intelligence artificielle.

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