什么是自然语言处理（NLP）？常见的应用场景有哪些？代码举例讲解

自然语言处理(NLP)是一门研究利用计算机来处理人类语言的技术。它的主要任务包括:

• 词法分析:将文本分割成词汇和标点符号。
• 语法分析:研究词汇和词汇组合的句法结构。
• 语义分析:解释句子和词汇的含义。
• 语用分析:研究词汇和句子在不同上下文中的含义。

常见的NLP应用场景有:

• 机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言。
• 文本分类:将文本分类为不同的类别。
• 情感分析:判断文本的情感倾向,如正面、负面。
• 问答系统:对问题进行理解和回答。
• 自动摘要:产生文本的摘要。
• 关键词提取:从文本中提取最重要的词汇或短语。

代码示例:

文本分类:

python
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=20000)

model = Sequential()  
model.add(Embedding(20000, 8, input_length=200))
model.add(LSTM(32))    
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=32)

机器翻译:

python 
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense

input_seq = Input((max_seq_len,))  
lstm1 = LSTM(32)(input_seq)
lstm2 = LSTM(32)(lstm1)
pred = Dense(n_chars, activation='softmax')(lstm2)

model = Model(inputs=input_seq, outputs=pred)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') 

model.fit(x_enc, x_dec_in, 
          epochs=10, 
          verbose=1, 
          validation_split=0.2)  

自然语言处理是人工智能领域的基础,理解自然语言的产生、表达和传递规律,可以帮助我们构建更为智能的人机交互系统。