Python自然语言处理

自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。

当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。

NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来执行有用的任务。NLP系统的输入和输出可以是 -

NLP的组成部分

在本节中，我们将了解NLP的不同组件。NLP有两个组成部分。组件如下所述 -

它涉及以下任务 -

它是从一些内部表征中以自然语言的形式产生有意义的短语和句子的过程。它涉及 -

NLU的形式和结构非常丰富; 然而，这是模棱两可的。可能存在不同程度的歧义 -

它处于非常原始的层面，例如词级。例如，将单词“board”视为名词还是动词？

可以用不同的方式解析句子。例如，“他用红帽盖住了甲虫。” - 他是否用帽子抬起甲虫，或者他举起了一顶戴红帽的甲虫？

用代词指代某事。例如，里马去了Gauri。她说，“我累了。” - 究竟谁累了？

现在让我们看一下NLP术语中的一些重要术语。

本节介绍NLP中的不同步骤。

它涉及识别和分析单词的结构。语言的词典意味着语言中的单词和短语的集合。词法分析将整个txt块分为段落，句子和单词。

它包括对句子中的单词进行语法分析，并以一种显示单词之间关系的方式排列单词。“学校去男孩”这样的句子被英语句法分析器拒绝。

它从文本中得出确切的含义或字典含义。检查文本是否有意义。它通过映射任务域中的语法结构和对象来完成。语义分析器忽视诸如“热冰淇淋”之类的句子。

任何句子的含义取决于它之前的句子的含义。此外，它还带来了紧接着的句子的含义。

在此期间，所说的内容被重新解释为它的实际含义。它涉及推导需要现实世界知识的语言方面。

在本章中，我们将学习如何开始使用Natural Language Toolkit Package。条件如果我们想用自然语言处理来构建应用程序，那么上下文的变化使得它变得非常困难。上下文因素影响机器如何理解特定句子。 ...

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