Isu pemahaman semantik dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi

Isu pemahaman semantik dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi memerlukan contoh kod khusus

Pengenalan:

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, Natural Language Processing (NLP) telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang . Antaranya, pemahaman semantik adalah pautan penting dalam NLP Tujuannya adalah untuk membolehkan komputer memahami maksud bahasa manusia dan memberi maklum balas yang sepadan. Kunci kepada pemahaman semantik ialah mengekstrak maklumat yang terkandung dalam sekeping teks dan menukarnya ke dalam bentuk yang boleh diproses oleh komputer.

Isu pemahaman semantik:
Dalam pemahaman semantik, isu biasa termasuk pengiktirafan entiti bernama, analisis sentimen, anotasi peranan semantik, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan bantuan beberapa teknologi pemprosesan bahasa semula jadi asas, termasuk pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan, analisis sintaksis, dsb.

Contoh kod:

Dua contoh akan diberikan di bawah untuk menunjukkan cara melaksanakan dua tugas pemahaman semantik biasa melalui kod.

Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER):
Tugas pengiktirafan entiti bernama adalah untuk mengenal pasti entiti dengan makna khusus daripada teks, seperti nama orang, tempat, organisasi, dsb. Berikut ialah contoh kod Python mudah yang menunjukkan cara mengekstrak entiti bernama daripada sekeping teks menggunakan teknologi 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)

Analisis Sentimen:
Tugas analisis sentimen adalah untuk menentukan kecenderungan emosi dalam teks, seperti menentukan sama ada sesuatu artikel itu positif atau negatif, atau sama ada komen pengguna itu positif atau negatif. Di bawah ialah contoh kod Python mudah yang menunjukkan cara melakukan analisis sentimen pada teks menggunakan teknik analisis sentimen.

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)

Ringkasan:

Pemahaman semantik ialah pautan utama dalam pemprosesan bahasa semula jadi Dengan mengekstrak maklumat daripada teks dan menukarnya kepada bentuk yang boleh diproses oleh komputer, komputer dapat memahami maksud bahasa manusia. Artikel ini menggambarkan cara menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk mencapai tugas pemahaman semantik seperti pengiktirafan entiti yang dinamakan dan analisis sentimen dengan menunjukkan dua contoh kod khusus. Dengan kemajuan dan pembangunan teknologi yang berterusan, pemahaman semantik akan diterapkan dalam lebih banyak bidang dan memberikan sokongan padu untuk pembangunan kecerdasan buatan.

Atas ialah kandungan terperinci Isu pemahaman semantik dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!