自然语言中的语言解释

如果您曾经与聊天机器人交谈过并使用过语言翻译工具，那么您就会知道这些工具的工作方式与真人完全一样。这是因为它们使用自然语言处理 (NLP) 技术来理解人类用于交流的自然语言。然而，这相当复杂，因为每种语言都有不同的性质和结构以及各种语境。

自然语言处理 (NLP) 使用多种技术来获得尽可能接近自然语言的输出。其中一些技术包括：

  • 词形还原 - 这是一个将单词还原到其词根形式或词素的过程。例如，单词 bravery 将被还原到其基本形式 brave。

  • 分词 - 这是一个将句子分解成称为标记的单个单词的过程。这些标记由算法处理以提供有用的数据。

  • 词干提取 - 这是一个从单词中去除前缀和后缀的过程。例如，单词 playing 通过去除后缀将被简化为 play。

此外，自然语言处理 (NLP) 可用于许多方面，例如文本摘要、句子相似性、文本分类、根据关键词生成文本和翻译等。

示例 1

在这个示例中，我们将看到如何使用 NLP 基于情感对句子进行分类。为此，我们将使用 Python 的 nltk 模块中的 textblob 库。

算法

  • 步骤 1 - 导入 NaiveBaiyeClassifier 和 textblob 模块。

  • 步骤 2 - 创建一个包含字符串的测试集，其中每个字符串都与其表示其情感的关键字相关联。在这个示例中，我们直接使用字符串 positive 表示积极情感，使用 negative 表示消极情感。

  • 步骤 3 - 创建 NBC 类的对象并将测试集传递给它。

  • 步骤 4 - 使用 classify() 方法传递字符串并测试其情感。

#import NaiveBayesClassifier and textblob module
from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier as NBC
from textblob import TextBlob

#prepare the test_set with corresponding sentiment
test_set = [
               ('I am tired of this attitude.', 'Negative'),
               ('He is the worst person I know!', 'Negative'),
               ('Your marks were very poor in Chemistry.', 'Positive'),
               ('I love United Kingdom.', 'Positive'),
               ('This is a great movie.', 'Positive'),
               ("What a delicious treat!", 'Positive'),
               ('I do not like her at all.', 'Negative')]


#create an object of NBC Class
model = NBC(test_set) 

#pass the string to be tested
print(model.classify("This is the best website."))
print(model.classify("I do not like Java as much as Python."))

输出

Positive
Negative

您可以在输出中看到，NLP 的数据分类方法正确地评估了句子的情感。

示例 2

在这个示例中，我们将看到如何使用 NLP 技术识别语言。为此，我们将使用 Python 的 langdetect 库。

算法

  • 步骤 1 - 从 Python 的 langdetect 库导入 detect 模块。

  • 步骤 2 - 提供需要检测其语言的文本。

  • 步骤 3 - 使用 detect 模块打印结果。

#import the detect module
from langdetect import detect as dt

#provide the strings to be tested 
example_one = "This is a nice language."
example_two = "comment allez-vous?"   #means how are you in French

#display the result
print(dt(example_one))
print(dt(example_two))

输出

en
fr

您可以看到代码分别返回了英语和法语的代码 en 和 fr。

结论

尽管 NLP 并不总是提供精确的输出，但它是一个非常强大的工具，在数据科学、人工智能和机器学习领域得到广泛应用。此外，由于它允许我们与计算机进行交流，它是一个非常有用的工具，使文盲和残疾人士能够参与技术。随着当今数据量的激增，使用自然语言处理工具对于有效分析和利用数据非常重要。

更新于：2023年8月7日

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