[Python NLTK] Alat pemprosesan bahasa semula jadi untuk mencipta sistem dialog kecerdasan buatan

Perpustakaan NLTK ialah perpustakaan python yang kaya dengan ciri yang menyediakan pelbagai pemprosesan bahasa semula jadi alatan dan algoritma, termasuk prapemprosesan teks, pensegmenan perkataan, analisis sintaksis sebahagian daripada- , analisis semantik, dsb. Menggunakan perpustakaan NLTK, kami boleh menyelesaikan tugas membersihkan, menganalisis dan memahami data teks dengan mudah.

Untuk menunjukkan cara menggunakan perpustakaan NLTK untuk membina sistem dialog kecerdasan buatan, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan terlebih dahulu.

import nltk
from nltk.corpus import stopWords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer

Seterusnya, kita perlu praproses data teks. Ini termasuk menukar teks kepada huruf kecil, mengalih keluar tanda baca, mengalih keluar perkataan henti, berpunca, dsb.

text = "Hello, how are you? I am doing great."
text = text.lower()
text = "".join([ch for ch in text if ch.isalnum() or ch.isspace()])
stop_words = set(stopwords.words("english"))
text = " ".join([word for word in word_tokenize(text) if word not in stop_words])
stemmer = PorterStemmer()
text = " ".join([stemmer.stem(word) for word in word_tokenize(text)])

Selepas prapemprosesan selesai, kami boleh menggunakan pengelas yang disediakan oleh perpustakaan NLTK untuk melatih sistem dialog. Di sini, kami akan menggunakan pengelas Naive Bayes.

from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews

classified_reviews = [(cateGory, text) for category in movie_reviews.categories()
for fileid in movie_reviews.fileids(category)
for text in movie_reviews.words(fileid)]
feature_extractor = lambda review: {word: True for word in review if word in feature_set}
feature_set = set([word for (category, review) in classified_reviews
 for word in review if word not in stop_words])
train_set, test_set = classified_reviews[50:], classified_reviews[:50]
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set, feature_extractor)

Selepas latihan selesai, kami boleh menggunakan sistem dialog untuk menjawab soalan pengguna.

user_input = "I am looking for a good movie to watch."
features = feature_extractor(user_input)
category = classifier.classify(features)
print(category)

Dengan kod di atas, kami boleh melaksanakan sistem dialog kecerdasan buatan yang mudah. Sistem dialog boleh menjawab soalan pengguna dan memberikan respons yang sepadan.

Pustaka NLTK ialah perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa yang boleh membantu kami menyelesaikan tugas membersihkan, menganalisis dan memahami data teks dengan mudah. Melalui pengenalan artikel ini, saya berharap pembaca dapat mempunyai pemahaman awal tentang perpustakaan NLTK dan dapat menggunakan perpustakaan NLTK untuk membina sistem dialog kecerdasan buatan yang lebih kompleks.

Atas ialah kandungan terperinci [Python NLTK] Alat pemprosesan bahasa semula jadi untuk mencipta sistem dialog kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!