一，自然语言处理
自然语言处理(NLP) :自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思
这就要做 : 语义相似度
二，jieba
第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jieba
pip install jieba
我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词:
import jieba key_word = "你叫什么名字" # 定义一句话,基于这句话进行分词 cut_word = jieba.cut(key_word) # 使用结巴分词中的cut方法对"你叫什么名字" 进行分词 print(cut_word) # <generator object Tokenizer.cut at 0x03676390> # 生成器 cut_word_list = list(cut_word) print(cut_word_list) # ['你', '叫', '什么', '名字']
三，gensim
一个语言训练库叫 gensim
pip install gensim
这个训练库很厉害, 里面封装很多机器学习的算法, 是目前人工智能的主流应用库,这个不是很好理解, 需要一定的Python数据处理的功底
import jieba import gensim from gensim import corpora from gensim import models from gensim import similarities l1 = ["你的名字是什么", "你今年几岁了", "你有多高你胸多大", "你胸多大"] a = "你今年多大了" all_doc_list = [] for doc in l1: doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)] all_doc_list.append(doc_list) print(all_doc_list) doc_test_list = [word for word in jieba.cut(a)] # 制作语料库 dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list) # 制作词袋 # 词袋的理解 # 词袋就是将很多很多的词,进行排列形成一个 词(key) 与一个 标志位(value) 的字典 # 例如: {'什么': 0, '你': 1, '名字': 2, '是': 3, '的': 4, '了': 5, '今年': 6, '几岁': 7, '多': 8, '有': 9, '胸多大': 10, '高': 11} # 至于它是做什么用的,带着问题往下看 print("token2id", dictionary.token2id) print("dictionary", dictionary, type(dictionary)) corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list] # 语料库: # 这里是将all_doc_list 中的每一个列表中的词语 与 dictionary 中的Key进行匹配 # 得到一个匹配后的结果,例如['你', '今年', '几岁', '了'] # 就可以得到 [(1, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)] # 1代表的的是 你 1代表出现一次, 5代表的是 了 1代表出现了一次, 以此类推 6 = 今年 , 7 = 几岁 print("corpus", corpus, type(corpus)) # 将需要寻找相似度的分词列表 做成 语料库 doc_test_vec doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list) print("doc_test_vec", doc_test_vec, type(doc_test_vec)) # 将corpus语料库(初识语料库) 使用Lsi模型进行训练 lsi = models.LsiModel(corpus) # 这里的只是需要学习Lsi模型来了解的,这里不做阐述 print("lsi", lsi, type(lsi)) # 语料库corpus的训练结果 print("lsi[corpus]", lsi[corpus]) # 获得语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示 print("lsi[doc_test_vec]", lsi[doc_test_vec]) # 文本相似度 # 稀疏矩阵相似度 将 主 语料库corpus的训练结果 作为初始值 index = similarities.SparseMatrixSimilarity(lsi[corpus], num_features=len(dictionary.keys())) print("index", index, type(index)) # 将 语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示 与 语料库corpus的 向量表示 做矩阵相似度计算 sim = index[lsi[doc_test_vec]] print("sim", sim, type(sim)) # 对下标和相似度结果进行一个排序,拿出相似度最高的结果 # cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: item[1],reverse=True) cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1]) print(cc) text = l1[cc[0][0]] print(a,text)
四，pypinyin
pip install pypinyin
from pypinyin import TONE2, lazy_pinyin a = lazy_pinyin("会当凌绝顶，一览众山小") # 无音调 print(a) # ['hui', 'dang', 'ling', 'jue', 'ding', '，', 'yi', 'lan', 'zhong', 'shan', 'xiao'] b = lazy_pinyin("会当凌绝顶，一览众山小", style=TONE2) # 有音调 print(b) # ['hui4', 'da1ng', 'li2ng', 'jue2', 'di3ng', '，', 'yi1', 'la3n', 'zho4ng', 'sha1n', 'xia3o'] c = lazy_pinyin("园园，圆圆，媛媛，苑苑", style=TONE2) print(c) # ['yua2n', 'yua2n', '，', 'yua2n', 'yua2n', '，', 'yua4n', 'yua4n', '，', 'yua4n', 'yua4n']