Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pemprosesan bahasa semula jadi?

Dengan perkembangan berterusan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, semakin ramai pembangun mula memberi perhatian kepada bidang ini. Sebagai bahasa yang cekap dan mudah dipelajari, bahasa Go telah menjadi pilihan pertama banyak pembangun. Jadi, bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pemprosesan bahasa semula jadi?

1. Pasang pakej dan perpustakaan yang diperlukan

Memandangkan bahasa Go itu sendiri tidak menyediakan banyak perpustakaan berkaitan pemprosesan bahasa semula jadi, anda perlu memasang beberapa pakej dan perpustakaan pihak ketiga. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan pustaka pemprosesan bahasa semula jadi Go, yang merupakan kit alat pemprosesan bahasa semula jadi berdasarkan bahasa Go.

Kaedah pemasangan adalah seperti berikut:

go get github.com/jdkato/prose/v2

Anda juga boleh menggunakan wordembedding, iaitu perpustakaan bahasa Go untuk pemprosesan bahasa semula jadi yang boleh digunakan untuk menjana dan memproses vektor perkataan. Kaedah pemasangan adalah seperti berikut:

go get github.com/ynqa/wego

Selain itu, anda juga boleh menggunakan perpustakaan standard bahasa Go untuk pemprosesan bahasa semula jadi, yang boleh digunakan untuk melakukan pemprosesan teks, penghuraian rentetan dan operasi lain dengan mudah.

2. Pembersihan Teks

Sebelum pemprosesan bahasa semula jadi, teks perlu dibersihkan untuk mengeluarkan sebanyak mungkin hingar dalam teks. Pembersihan teks biasanya termasuk langkah berikut:

1. Mengalih keluar teg HTML: Gunakan ungkapan biasa atau pakej pihak ketiga untuk mengalih keluar teg HTML daripada teks.
2. Alih keluar simbol khas: Gunakan ungkapan biasa atau pakej pihak ketiga untuk mengalih keluar simbol khas dalam teks, seperti tanda baca dan tab.
3. Alih keluar perkataan henti: Kata henti merujuk kepada perkataan yang kerap muncul dalam teks tetapi menyumbang sedikit kepada makna teks. Bergantung pada senario aplikasi, anda boleh menggunakan pakej pihak ketiga atau membangunkan senarai kata henti secara manual untuk mengalih keluar perkataan henti daripada teks.
4. Pengeluaran batang: Pengekstrakan batang merujuk kepada mengekstrak batang perkataan dan mengalih keluar akhiran dan awalan dalam perkataan itu. Stemming boleh dilakukan menggunakan pakej pihak ketiga.

3. Klasifikasi teks

Pengkelasan teks merujuk kepada pengelasan berdasarkan atribut khusus teks, seperti analisis sentimen, klasifikasi topik, dsb. Algoritma pengelasan teks biasa termasuk Naive Bayes, SVM, dsb.

Apabila menggunakan bahasa Go untuk klasifikasi teks, anda boleh menggunakan pakej pihak ketiga atau melaksanakan beberapa algoritma sendiri. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan scikit-learn, perpustakaan Python yang mengandungi pelbagai algoritma pembelajaran mesin untuk klasifikasi teks. Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan pakej go-python untuk merangkum algoritma dalam scikit-learn ke dalam modul Python dan kemudian memanggilnya melalui bahasa Go.

4. Pengiktirafan entiti bernama

Pengiktirafan entiti bernama merujuk kepada mengenal pasti entiti yang dinamakan seperti nama orang, nama tempat dan organisasi daripada teks. Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan pustaka pemprosesan bahasa semula jadi Prose untuk pengecaman entiti bernama.

Kaedah penggunaannya adalah seperti berikut:

package main

import (
    "fmt"

    "github.com/jdkato/prose/v2"
)

func main() {
    doc, _ := prose.NewDocument("John works at Google in New York.")
    for _, ent := range doc.Entities() {
        fmt.Println(ent.Text, ent.Label)
    }
}

5. Pemprosesan vektor perkataan

Vektor perkataan merujuk kepada perwakilan matematik yang memetakan perkataan ke dalam ruang vektor berdimensi tinggi. Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, vektor perkataan boleh digunakan untuk operasi seperti pengiraan persamaan makna perkataan dan penggantian kosa kata.

Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan algoritma seperti word2vec untuk menukar perkataan kepada vektor. Pada masa yang sama, anda juga boleh menggunakan perpustakaan pembenaman perkataan untuk menjana dan memproses vektor perkataan.

Penggunaan adalah seperti berikut:

package main

import "github.com/ynqa/wego/pkg/embedding/word2vec"

func main() {
    w2v, _ := word2vec.New(
        word2vec.ModelFile("path/to/model.bin"),
        word2vec.TopN(20),
    )
    w2v.CosMul("apple")
}

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk memasang pakej dan perpustakaan yang diperlukan, pembersihan teks, Pengelasan teks, pengecaman entiti bernama, pemprosesan vektor perkataan, dsb. Secara umumnya, bahasa Go tidak begitu berkuasa dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, tetapi cirinya yang mudah dipelajari dan berjalan dengan cekap masih layak dipertimbangkan oleh pembangun.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan pemprosesan bahasa semula jadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!