Apprenez le traitement du langage naturel et l'analyse de texte en JavaScript

L'apprentissage du traitement du langage naturel et de l'analyse de texte en JavaScript nécessite des exemples de code spécifiques

Le traitement du langage naturel (PNL) est une discipline impliquant l'intelligence artificielle et l'informatique. Il étudie la relation entre les ordinateurs et la nature humaine. L'interaction entre les langues. Dans le contexte actuel de développement rapide des technologies de l’information, la PNL est largement utilisée dans divers domaines, tels que le service client intelligent, la traduction automatique, l’exploration de texte, etc.

En tant que langage de développement front-end, JavaScript dispose également de riches bibliothèques d'applications et d'outils de PNL et d'analyse de texte, offrant aux développeurs beaucoup de commodité. Cet article explique comment utiliser JavaScript pour le NLP et l'analyse de texte, et donne des exemples de code spécifiques.

1. Sélection de la bibliothèque NLP

Avant d'utiliser JavaScript pour la PNL et l'analyse de texte, nous devons d'abord choisir une bibliothèque NLP appropriée. Actuellement, les bibliothèques JavaScript NLP les plus populaires incluent Natural, NLP.js, Compromise, etc. Ces bibliothèques offrent une multitude de fonctions, notamment la radicalisation des mots, les statistiques de fréquence des mots, le marquage des parties du discours, etc. En fonction de vos propres besoins, choisissez la bibliothèque appropriée à utiliser.

Prenons l'exemple de la bibliothèque Natural, nous l'installons d'abord via npm :

npm install natural

2. Prétraitement du texte

Avant d'effectuer le PNL et l'analyse de texte, nous devons généralement effectuer une série d'opérations de prétraitement sur le texte, telles que la suppression signes de ponctuation, convertir le texte en minuscules, etc. Voici un exemple de code qui montre comment utiliser la bibliothèque Natural pour le prétraitement du texte :

const { WordTokenizer } = require('natural');

const tokenizer = new WordTokenizer();
const text = "Hello, world!";
const tokens = tokenizer.tokenize(text.toLowerCase());

console.log(tokens);

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la classe WordTokenizer pour instancier un objet tokenizer tokenizer et utilisons cet objet pour effectuer des opérations de segmentation de mots sur le texte. . Dans le même temps, nous convertissons également le texte sous forme de lettres minuscules. En exécutant le code ci-dessus, vous pouvez obtenir le résultat après segmentation des mots : ["hello", "world"].

3. Extraction de caractéristiques de texte

Lors de l'analyse de texte, nous devons généralement convertir le texte en un vecteur de caractéristiques calculable. Les méthodes d'extraction de caractéristiques de texte couramment utilisées incluent les modèles Bag of Words et TF-IDF. Voici un exemple de code qui montre comment utiliser la bibliothèque Natural pour l'extraction de fonctionnalités de texte :

const { CountVectorizer, TfIdfVectorizer } = require('natural');

const countVectorizer = new CountVectorizer();
const tfidfVectorizer = new TfIdfVectorizer();

const documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."];
const countVectors = countVectorizer.fit(documents).transform(documents);
const tfidfVectors = tfidfVectorizer.fit(documents).transform(documents);

console.log(countVectors);
console.log(tfidfVectors);

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la classe CountVectorizer et la classe TfIdfVectorizer pour instancier deux objets d'extraction de fonctionnalités countVectorizer et tfidfVectorizer, et utilisons ces deux les objets en texte sont utilisés pour l’extraction de fonctionnalités. L'exécution du code ci-dessus peut obtenir les vecteurs de caractéristiques du modèle sac de mots et du modèle TF-IDF.

4. Classification de texte

La classification de texte est une tâche importante en PNL. Elle peut être utilisée dans des scénarios tels que l'analyse des sentiments et le filtrage du spam. En JavaScript, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que TensorFlow.js, Brain.js, etc., pour la classification de texte. Voici un exemple de code qui montre comment utiliser TensorFlow.js pour la classification de texte :

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 构建模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 64, inputShape: [10], activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));
model.compile({loss: 'binaryCrossentropy', optimizer: 'adam'});

// 准备数据
const x = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]);
const y = tf.tensor2d([[1]]);

// 训练模型
model.fit(x, y, {
   epochs: 10,
   callbacks: {
      onEpochEnd: (epoch, logs) => {
         console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss}`);
      }
   }
});

// 进行预测
const predictResult = model.predict(x);
console.log(predictResult.dataSync());

Dans le code ci-dessus, nous utilisons TensorFlow.js pour créer un modèle de classification binaire simple et utilisons le modèle pour la formation et la prédiction. L'exécution du code ci-dessus peut générer la valeur de perte et les résultats de prédiction pendant le processus de formation.

Résumé :

Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à utiliser JavaScript pour le traitement du langage naturel et l'analyse de texte. Le choix d'une bibliothèque NLP appropriée pour le prétraitement du texte et l'extraction de fonctionnalités, ainsi que l'utilisation d'une bibliothèque d'apprentissage automatique pour la classification du texte peuvent nous aider à résoudre divers problèmes pratiques. Cependant, veuillez noter que l'exemple de code ci-dessus n'est qu'une simple démonstration et que des traitements et des optimisations supplémentaires peuvent être nécessaires dans les applications réelles.

Références :

• Documentation officielle de la bibliothèque Natural NLP : https://github.com/NaturalNode/natural
• Documentation officielle de TensorFlow.js : https://www.tensorflow.org/js

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!