Python-テキスト処理の概要

テキスト処理は、NLPとしても知られる自然言語処理に直接適用されます。NLPは、人間が互いに通信するときに話したり書いたりする言語を処理することを目的としています。これは、コンピュータと人間との間の通信とは異なります。通信は、人間が作成したコンピュータプログラムや、ある位置でマウスをクリックするなどの人間によるジェスチャーによって枯渇します。NLPは、人間が話す自然言語を理解して分類し、必要に応じて分析し、それに対応しようとします。Pythonには、NLPのニーズに応える豊富なライブラリセットがあります。自然言語ツールキット（NLTK）は、NLPに必要な機能を提供するそのようなライブラリのスイートです。

以下は、NLPと間接的にPythonのNLTKを使用するいくつかのアプリケーションです。

要約

多くの場合、ニュース記事、映画のあらすじ、または大きな物語の要約を入手する必要があります。それらはすべて人間の言語で書かれており、NLPがなければ、他の人間の解釈とそのような要約の提示に頼らなければなりません。しかし、NLPの助けを借りて、NLTKを使用するプログラムを作成し、最終出力に必要なテキストの割合、要約用の正と負の単語の選択など、さまざまなパラメーターを使用して長いテキストを要約できます。オンラインニュースフィードはニュースの洞察を提示するためのそのような要約手法について。

音声ベースのツール

リンゴのSiriやAmazonAlexaのような音声ベースのツールは、人間との狂った相互作用を理解するためにNLPに依存しています。彼らは、人間からの質問やコマンドを解釈して処理するための単語、文、文法の大規模なトレーニングデータセットを持っています。音声に関するものですが、間接的にテキストに翻訳され、音声から得られたテキストがNLPシステムを介して取得されて結果が生成されます。

情報抽出

Webスクレイピングは、Pythonコードを使用してWebページからデータを抽出する一般的な例です。ここでは、厳密にはNLPベースではないかもしれませんが、テキスト処理が含まれます。たとえば、htmlページに存在するヘッダーのみを抽出する必要がある場合は、ページ構造内のh1タグを探し、それらのタグのみの間のテキストを抽出する方法を見つけます。これには、Pythonのテキスト処理プログラムが必要です。

スパムフィルタリング

電子メールのスパムは、件名とメッセージの内容のテキストを分析することで識別および排除できます。スパムメールは通常、多くの受信者に大量に送信されるため、件名と内容にほとんど変化がない場合でも、それらを照合してタグ付けし、スパムとしてマークすることができます。ここでも、NLTKライブラリを使用する必要があります。

言語翻訳

コンピューター化された言語翻訳は、NLPに大きく依存しています。オンラインプラットフォームで使用される言語が増えるにつれ、ある人間の言語から別の人間の言語への翻訳を自動化することが必要になります。これには、翻訳に関係する言語の語彙、文法、およびコンテキストのタグ付けを処理するためのプログラミングが含まれます。この場合も、NLTKを使用してこのような要件を処理します。

感情分析

映画のパフォーマンスに対する全体的な反応を見つけるには、視聴者からの何千ものフィードバック投稿を読む必要があるかもしれません。しかし、それも単語と文の分析によるポジティブネガティブフィードバックの分類を使用することで自動化できます。次に、肯定的なレビューと否定的なレビューの頻度を測定して、視聴者の全体的な感情を見つけます。これは明らかに聴衆によって書かれた人間の言語の分析を必要とし、NLTKはここでテキストを処理するために頻繁に使用されます。