隨著人工智能的發(fā)展,人們逐漸開始利用編程語言來實(shí)現(xiàn)對(duì)于自然語言的處理,在現(xiàn)實(shí)生活中,這一發(fā)展也有著廣闊的應(yīng)用前景。但是,受制于編程語言的局限性,對(duì)于自然語言的處理也只是在較為簡(jiǎn)單的階段。因此介紹利用Python代碼來對(duì)自然語言進(jìn)行處理的簡(jiǎn)單步驟及相關(guān)知識(shí)。 

【文章來源】：現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2019,40(07)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
1 利用Python語言實(shí)現(xiàn)對(duì)于文本的簡(jiǎn)單處理
    1.1 利用Python函數(shù)
    1.2 對(duì)于文本的延伸處理
    1.3 對(duì)文本進(jìn)行簡(jiǎn)化處理
2 獲得字?jǐn)?shù)較多的文本 (語料庫(kù))
    2.1 Python程序中自帶的語料庫(kù)
    2.2 語料庫(kù)的不同結(jié)構(gòu)
    2.3 添加自己需要的語料庫(kù)
3 對(duì)原始文本進(jìn)行處理
    3.1 對(duì)于字符串的簡(jiǎn)單處理和操作
    3.2 獲取單詞中的特定字母和substring (子字符串)
    3.3 字符串與列表的差別
    3.4 在語料庫(kù)中進(jìn)行有條件的搜索
4 對(duì)單詞進(jìn)行標(biāo)注
    4.1 標(biāo)簽的使用
    4.2 不同詞性的單詞的特點(diǎn)
        4.2.1 名詞 (noun)
        4.2.2 動(dòng)詞 (verb)
        4.2.3 形容詞和副詞 (adjective and adverb)
    4.3 詞典
5 從文本中提取信息
    5.1 組塊 (chunking)
    5.2 句子中的遞歸結(jié)構(gòu)
6 理解句子含義
7 挑戰(zhàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于Python的商品評(píng)論數(shù)據(jù)智能獲取與分析技術(shù)[J]. 孫雋韜,陳炳豐,黃愛華.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2018(14)



本文編號(hào)：3235067