[Python NLTK] Analisis semantik untuk memahami maksud teks dengan mudah

Pustaka NLTK menyediakan pelbagai alatan dan algoritma untuk analisis semantik, yang boleh membantu kita memahami maksud teks. Beberapa alat dan algoritma ini termasuk:

Penandaan POS: Penandaan POS ialah proses menandakan perkataan dengan bahagian pertuturannya. Penandaan sebahagian daripada pertuturan boleh membantu kita memahami hubungan antara perkataan dalam ayat dan menentukan subjek, predikat, objek dan komponen lain dalam ayat. NLTK menyediakan pelbagai penanda sebahagian daripada pertuturan yang boleh kami gunakan untuk melaksanakan penandaan sebahagian daripada pertuturan pada teks.

Stemming: Stemming ialah proses mengurangkan perkataan hingga ke akarnya. Stemming boleh membantu kita mencari hubungan antara perkataan dan menentukan makna asas perkataan. NLTK menyediakan pelbagai stemmer yang boleh kita gunakan untuk membendung teks.

Hentikan penyingkiran perkataan: Kata henti merujuk kepada perkataan yang sangat kerap muncul dalam ayat tetapi tidak banyak menyumbang kepada makna ayat. Pembuangan kata henti boleh membantu kami mengurangkan panjang teks dan meningkatkan kualitinya. NLTK menyediakan pelbagai senarai perkataan hentian dan kami boleh menggunakan senarai kata henti ini untuk mengalih keluar perkataan hentian daripada teks.

Model beg-of-Words: Model beg-of-Words ialah kaedah perwakilan teks yang menganggap perkataan dalam teks sebagai unit bebas dan mengira bilangan kali setiap perkataan muncul dalam teks. Model beg-of-words boleh membantu kita mencari persamaan antara teks dan menentukan topik teks. NLTK menyediakan pelbagai alatan yang boleh kami gunakan untuk membina model beg-of-word untuk teks.

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDF ialah kaedah perwakilan teks yang mempertimbangkan kekerapan perkataan yang muncul dalam teks dan kekerapan perkataan yang muncul dalam keseluruhan dokumen set. TF-IDF boleh membantu kami mencari persamaan antara teks dan menentukan topik teks. NLTK menyediakan pelbagai alatan yang boleh kami gunakan untuk membina model TF-IDF untuk teks.

Pengelasan teks: Pengelasan teks merujuk kepada membahagikan teks kepada kategori yang dipratentukan. Pengelasan teks boleh membantu kami mengklasifikasikan teks secara automatik dan menentukan topik teks. NLTK menyediakan pelbagai pengelas teks yang boleh kita gunakan untuk mengelaskan teks.

Pengiktirafan Entiti Dinamakan: Pengiktirafan entiti bernama merujuk kepada mengenal pasti entiti yang dinamakan seperti nama orang, nama tempat dan nama organisasi daripada teks. Pengiktirafan entiti bernama boleh membantu kami mengekstrak maklumat penting daripada teks dan mengenal pasti orang, tempat dan institusi yang terlibat dalam teks. NLTK menyediakan pelbagai pengecam entiti bernama, dan kami boleh menggunakan pengecam entiti bernama ini untuk melaksanakan pengecaman entiti bernama pada teks.

Pengekstrakan Perhubungan: Pengekstrakan hubungan merujuk kepada mengenal pasti perhubungan antara entiti daripada teks. Pengekstrakan hubungan boleh membantu kita memahami hubungan antara peristiwa dan watak dalam teks, dan menentukan hubungan sebab akibat antara peristiwa dan watak yang terlibat dalam teks. NLTK menyediakan pelbagai pengekstrak perhubungan yang boleh kami gunakan untuk mengekstrak perhubungan daripada teks.

Analisis Sentimen: Analisis sentimen merujuk kepada mengenal pasti emosi dan sikap pengarang daripada teks. Analisis sentimen boleh membantu kita memahami pendapat dan sikap pengarang dalam teks dan menentukan kecenderungan emosi pengarang dalam teks. NLTK menyediakan pelbagai penganalisis sentimen yang boleh kami gunakan untuk melaksanakan analisis sentimen pada teks.

Persamaan Semantik: Persamaan semantik merujuk kepada mengukur persamaan semantik antara dua teks. Persamaan semantik boleh membantu kita mencari persamaan antara teks dan menentukan topik teks. NLTK menyediakan pelbagai kaedah pengiraan persamaan semantik, dan kita boleh menggunakan kaedah pengiraan persamaan semantik ini untuk mengira persamaan semantik antara teks.

Ringkasan:

python Pustaka NLTK menyediakan pelbagai alatan dan algoritma yang boleh digunakan untuk analisis semantik untuk membantu kita memahami maksud teks. Artikel ini memperkenalkan fungsi analisis semantik dalam NLTK dan menunjukkan cara menggunakan fungsi ini melalui kod.

Atas ialah kandungan terperinci [Python NLTK] Analisis semantik untuk memahami maksud teks dengan mudah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!