


Pemprosesan Bahasa Semulajadi Bertemu Python: Satu Perjalanan Algoritma
Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah cabang sains komputer yang memperkatakan cara komputer memahami dan menjana bahasa manusia. python ialah bahasa pengaturcaraan popular yang menyediakan set perpustakaan yang kaya dan alat untuk memudahkan tugas NLP. Artikel ini akan meneroka algoritma yang biasa digunakan untuk NLP dalam Python, memfokuskan pada klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan mesin.
Klasifikasi Teks
Algoritma pengelasan teks memberikan dokumen teks kepada satu set kategori yang dipratentukan. Dalam Python, klasifikasi teks dilakukan menggunakan algoritma berikut:
- Naive Bayes: Algoritma kebarangkalian yang menganggap ciri adalah bebas antara satu sama lain. Ia mudah dan berkesan, terutamanya berguna untuk set data kecil.
- Mesin Vektor Sokongan (SVM): Algoritma klasifikasi yang mencipta satah hiper untuk memisahkan kategori yang berbeza. SVM berfungsi dengan baik dalam mengendalikan data dimensi tinggi.
- Hutan Rawak: Algoritma berasaskan pokok keputusan yang meningkatkan ketepatan dengan mengklasifikasikan berbilang pokok dan menggabungkan ramalannya. Hutan rawak sesuai untuk set data besar dan boleh mengendalikan data yang hilang.
Analisis Sentimen
Algoritma analisis sentimen menentukan mood atau emosi dalam teks. Dalam Python, algoritma popular untuk analisis sentimen termasuk:
- Kamus Analisis Sentimen: Pendekatan berasaskan pencarian kosa kata yang menggunakan kamus sentimen yang dipratentukan untuk memetakan perkataan kepada emosi. Contohnya, "gembira" dan "puas hati" diklasifikasikan sebagai emosi positif, manakala "sedih" dan "marah" diklasifikasikan sebagai emosi negatif.
- Algoritma Pembelajaran Mesin: Seperti Mesin Vektor Sokongan dan Naive Bayes, model boleh dilatih untuk meramalkan sentimen dalam teks. Algoritma ini menggunakan set data latihan dengan label emosi yang diketahui.
- Model pembelajaran mendalam: seperti rangkaian neural (CNN), yang boleh mengekstrak ciri teks dan meramalkan sentimennya. Pembelajaran Mendalammodel cemerlang dalam memproses sejumlah besar data teks.
Terjemahan mesin
Algoritma terjemahan mesin menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain. Dalam Python, algoritma yang digunakan untuk terjemahan mesin termasuk:
- Terjemahan Mesin Statistik (SMT): Algoritma berdasarkan kaedah statistik yang menggunakan korpora besar untuk mempelajari surat-menyurat antara bahasa. SMT cemerlang dalam ayat dan frasa pendek.
- Terjemahan Mesin Neural (NMT): Algoritma berasaskan rangkaian neural yang mengambil keseluruhan ayat sebagai input dan menjana output terjemahan secara langsung. NMT boleh mengatasi prestasi SMT dari segi kualiti dan kecairan.
- Transformer: Model NMT yang memanfaatkan mekanisme perhatian diri untuk menangkap kebergantungan jangka panjang dalam teks. TransfORMer amat berkesan dalam mengendalikan ayat yang panjang dan sintaks yang kompleks.
Kesimpulan
Python menyediakan pelbagai algoritma untuk melaksanakan tugas NLP, termasuk klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan mesin. Naive Bayes, Mesin Vektor Sokongan dan Hutan Rawak biasanya digunakan algoritma untuk klasifikasi teks, manakala leksikon analisis sentimen, algoritma Pembelajaran Mesin dan model pembelajaran mendalam digunakan untuk analisis sentimen. Akhir sekali, Terjemahan Mesin Statistik, Terjemahan Mesin Neural dan Transformer digunakan untuk terjemahan mesin. Dengan memanfaatkan algoritma ini, kami boleh mencipta aplikasi NLP berkuasa yang memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia.
Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan Bahasa Semulajadi Bertemu Python: Satu Perjalanan Algoritma. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHPSOAP (Simple Object Access Protocol) ialah sambungan php yang membolehkan pembangun membina dan menggunakan perkhidmatan WEB melalui protokol HTTP. Ia menyediakan alat untuk berinteraksi dengan pelayan SOAP jauh, dengan itu memudahkan komunikasi antara sistem yang berbeza. Memahami fungsi dalaman SOAP adalah penting untuk menggunakan keupayaannya dengan berkesan. Struktur mesej SOAP Mesej SOAP mengikut format XML yang ketat. Ia terdiri daripada elemen Sampul, yang mengandungi elemen Pengepala (pilihan) dan elemen Badan. Elemen Pengepala mengandungi metadata mesej, manakala elemen Badan mengandungi permintaan atau respons sebenar. Aliran mesej PHPSOAP menggunakan kelas SOAPClient untuk berkomunikasi dengan pelayan SOAP.

Pengurus pakej python ialah alat yang berkuasa dan mudah untuk mengurus dan memasang pakej Python. Walau bagaimanapun, jika anda tidak berhati-hati semasa menggunakannya, anda mungkin terjebak dalam pelbagai perangkap. Artikel ini menerangkan perangkap dan strategi ini untuk membantu pembangun mengelakkannya. Perangkap 1: Masalah konflik pemasangan: Apabila berbilang pakej menyediakan fungsi atau kelas dengan nama yang sama tetapi versi berbeza, konflik pemasangan mungkin berlaku. Respons: Semak kebergantungan sebelum pemasangan untuk memastikan tiada konflik antara pakej. Gunakan pilihan --no-deps pip untuk mengelakkan pemasangan automatik kebergantungan. Kesalahan 2: Isu pakej versi lama: Jika versi tidak dinyatakan, pengurus pakej boleh memasang versi terkini walaupun terdapat versi lama yang lebih stabil atau sesuai untuk keperluan anda. Respons: Nyatakan versi yang diperlukan secara eksplisit semasa memasang, seperti p

Python sangat dihormati dalam ruang blockchain kerana sintaksnya yang jelas dan ringkas, perpustakaan yang kaya dan komuniti pembangun yang luas. Ia digunakan secara meluas untuk membangunkan kontrak pintar, yang merupakan protokol pelaksanaan sendiri yang dilaksanakan pada rantaian blok. Pembangunan kontrak pintar Python menyediakan banyak alat dan perpustakaan untuk menjadikan pembangunan kontrak pintar mudah dan cekap. Alat ini termasuk: Web3.py: Sebuah perpustakaan untuk berinteraksi dengan blockchain Ethereum, membolehkan pembangun menggunakan, menggunakan dan mengurus kontrak pintar dengan mudah. Vyper: Bahasa pengaturcaraan kontrak pintar dengan sintaks yang serupa dengan Python, memudahkan penulisan dan pengauditan kontrak pintar. Truffle: Rangka kerja untuk pembangunan, ujian dan penggunaan kontrak pintar yang menyediakan sokongan perkakasan dan automasi yang kaya. Ujian dan keselamatan

JavaServerPages (jsP) ialah teknologi Java yang digunakan untuk mencipta aplikasi WEB dinamik. Skrip JSP dilaksanakan pada bahagian pelayan dan diberikan kepada html pada bahagian klien. Walau bagaimanapun, aplikasi JSP terdedah kepada pelbagai kelemahan keselamatan yang boleh menyebabkan kebocoran data, pelaksanaan kod atau penafian perkhidmatan. Kerentanan keselamatan biasa 1. Penskripan silang tapak (XSS) Kerentanan XSS membenarkan penyerang menyuntik skrip berniat jahat ke dalam aplikasi web, yang akan dilaksanakan apabila mangsa mengakses halaman tersebut. Penyerang boleh menggunakan skrip ini untuk mencuri maklumat sensitif (seperti kuki dan ID sesi), mengubah hala pengguna atau halaman berkompromi. 2. Kerentanan Suntikan Kerentanan suntikan membolehkan penyerang menanyakan pangkalan data aplikasi web

Sistem kawalan versi (VCS) ialah alat yang sangat diperlukan dalam pembangunan perisian yang membolehkan pembangun menjejak dan mengurus perubahan kod. git ialah VCS yang popular dan berkuasa yang digunakan secara meluas dalam pembangunan Java. Panduan ini akan memperkenalkan konsep asas dan operasi Git, menyediakan pembangun Java dengan asas kawalan versi. Konsep asas Repositori Git: tempat kod dan sejarah versi disimpan. Cawangan: Barisan pembangunan bebas dalam pangkalan kod yang membolehkan pembangun membuat perubahan tanpa menjejaskan baris pembangunan utama. Komit: Perubahan kepada kod dalam pangkalan kod. Rollback: Kembalikan asas kod kepada komit sebelumnya. Gabung: Gabungkan perubahan daripada dua atau lebih cawangan menjadi satu cawangan. Bermula dengan Git 1. Pasang Git Muat turun dan muat turun dari tapak web rasmi

Fail ialah unit asas penyimpanan dan pengurusan maklumat dalam sistem komputer, dan juga merupakan fokus teras operasi fail Java. Memahami sifat fail adalah penting untuk mengendalikan dan mengurusnya dengan berkesan. Abstraksi dan Hierarki Fail pada asasnya adalah abstraksi yang mewakili satu set data yang disimpan dalam medium berterusan seperti cakera atau memori. Struktur logik fail biasanya ditakrifkan oleh sistem pengendalian dan menyediakan mekanisme untuk mengatur dan mengakses data. Di Java, fail diwakili oleh kelas Fail, yang menyediakan akses abstrak kepada sistem fail. Kegigihan Data Salah satu ciri utama fail ialah kegigihan datanya. Tidak seperti data dalam ingatan, data dalam fail kekal walaupun selepas aplikasi keluar. Kegigihan ini menjadikan fail berguna untuk penyimpanan jangka panjang dan perkongsian maklumat.

Pemprosesan borang PHP sentiasa menjadi bahagian penting dalam pembangunan laman web, tetapi dalam beberapa tahun kebelakangan ini ia telah mengalami transformasi lengkap, mengubah cara laman web berinteraksi. Perubahan ini termasuk: Populariti Ajax dan JSON Kemunculan ajax (javascript asynchronous dan XML) dan JSON (JavaScript Object Notation), yang membolehkan borang diserahkan secara tak segerak tanpa memuatkan semula keseluruhan halaman. Ini sangat meningkatkan pengalaman pengguna kerana pengguna boleh menerima maklum balas segera mengenai penyerahan borang tanpa perlu menunggu halaman dimuat semula. Pengesahan Hadapan dan Reka Bentuk Responsif Rangka kerja PHP moden dan pustaka borang, seperti Laravel dan Bootstrap, menyediakan keupayaan pengesahan borang yang luas. Ciri-ciri ini membolehkan pembangun

Dengan peningkatan sistem teragih dan pemproses berbilang teras, koleksi serentak telah menjadi kritikal dalam pembangunan perisian moden. Koleksi serentak Java menyediakan pelaksanaan koleksi yang cekap dan selamat benang sambil menguruskan kerumitan akses serentak. Artikel ini meneroka masa depan koleksi serentak di Jawa, memfokuskan pada ciri dan aliran baharu. Ciri baharu JSR354: Koleksi serentak berdaya tahan jsR354 mentakrifkan antara muka koleksi serentak baharu dengan gelagat anjal untuk memastikan prestasi dan kebolehpercayaan walaupun dalam keadaan serentak yang melampau. Antara muka ini menyediakan ciri tambahan atomicity, seperti sokongan untuk invarian boleh ubah dan lelaran tidak menyekat. RxJava3.0: Koleksi Serentak Reaktif RxJava3.0 memperkenalkan konsep pengaturcaraan reaktif, membolehkan koleksi serentak disepadukan dengan mudah dengan aliran data reaktif.
