Techniques de traitement du langage naturel en C++

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Sa tâche est d'extraire des informations utiles du langage humain afin que les ordinateurs puissent mieux comprendre et analyser le langage humain. C++ est un langage de programmation largement utilisé que de nombreuses personnes utilisent pour implémenter des tâches NLP. Cet article présentera quelques techniques lors de la mise en œuvre de tâches NLP en C++.

1. Utiliser la classe de chaînes

En C++, les chaînes sont généralement représentées à l'aide de tableaux de caractères ou de pointeurs. Cependant, lors du traitement des tâches NLP, le traitement des chaînes est plus fastidieux car il implique des opérations complexes telles que la correspondance, le remplacement et le fractionnement des chaînes. Afin de simplifier les opérations sur les chaînes, vous pouvez utiliser la classe string en C++, telle que std::string, pour exploiter les chaînes plus facilement.

2. Utilisez des expressions régulières

Les expressions régulières sont un puissant outil de correspondance de chaînes qui peut grandement simplifier le processus de correspondance et de remplacement de modèles. La bibliothèque d'expressions régulières en C++ fournit une prise en charge riche des expressions régulières, telles que std::regex. Utilisez des expressions régulières pour trouver plus rapidement des modèles et des informations spécifiques dans le texte.

3. Utilisation de la tokenisation et de la tokenisation

Dans les tâches PNL, nous devons segmenter un morceau de texte en langage naturel en un ensemble d'unités significatives, telles que des mots ou des phrases. Ce processus est appelé tokenisation ou tokenisation. En C++, de nombreux outils de tokenisation et de segmentation de mots sont disponibles, tels que token_iterator, nltk, etc. de la bibliothèque Boost. Utilisez ces outils pour mieux travailler avec les données texte.

4. Utiliser la radicalisation et la lemmatisation

Dans les tâches de PNL, différentes formes du même mot peuvent nous causer des difficultés lors de l'analyse des données textuelles, telles que les changements de singulier et de pluriel, de temps et de voix. Pour résoudre ce problème, des outils de stemming et de lemmatisation peuvent être utilisés. La radicalisation consiste à convertir un mot dans sa forme de base, par exemple en convertissant à la fois « courir » et « courir » en « courir ». Le principe de la lemmatisation est de convertir un mot dans sa forme originale, comme par exemple convertir « suis » en « être ». Il existe de nombreuses bibliothèques de radicalisation et de lemmatisation en C++, telles que l'algorithme Porter Stemming, NLTK, etc.

5. Prétraitement des données

Dans les tâches PNL, les données textuelles sont souvent complexes et contiennent beaucoup de bruit et d'informations inutiles. Afin de réduire les interférences de ces données, celles-ci doivent être prétraitées. Les méthodes de prétraitement courantes incluent : la suppression des mots vides, la suppression des signes de ponctuation, la suppression des balises HTML, etc. En C++, ces étapes de prétraitement peuvent être implémentées à l'aide de la bibliothèque Boost et de quelques autres bibliothèques.

Cet article présente certaines techniques lors de la mise en œuvre de tâches NLP en C++, notamment l'utilisation de classes de chaînes, d'expressions régulières, la tokenisation, la radicalisation et la lemmatisation, ainsi que le prétraitement des données. Ces techniques peuvent nous permettre de traiter plus facilement les données textuelles et ainsi de mieux accomplir certaines tâches de PNL.

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