Python - Giới thiệu về xử lý văn bản

Xử lý văn bản có một ứng dụng trực tiếp cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, còn được gọi là NLP. NLP nhằm xử lý ngôn ngữ được con người nói hoặc viết khi họ giao tiếp với nhau. Điều này khác với giao tiếp giữa máy tính và con người ở đó sự giao tiếp sẽ làm héo mòn một chương trình máy tính được viết bởi con người hoặc một số cử chỉ của con người như nhấp chuột vào một số vị trí. NLP cố gắng hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà con người sử dụng và phân loại, phân tích ngôn ngữ đó cũng như phản hồi nếu được yêu cầu. Python có một bộ thư viện phong phú phục vụ cho nhu cầu của NLP. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK) là một bộ thư viện như vậy cung cấp các chức năng cần thiết cho NLP.

Dưới đây là một số ứng dụng sử dụng NLP và gián tiếp NLTK của python.

Tóm tắt

Nhiều khi, chúng ta cần lấy tóm tắt của một bài báo, một cốt truyện phim hoặc một câu chuyện lớn. Tất cả chúng đều được viết bằng ngôn ngữ của con người và nếu không có NLP, chúng tôi phải dựa vào cách giải thích và trình bày của người khác về bản tóm tắt đó cho chúng tôi. Nhưng với sự trợ giúp của NLP, chúng tôi có thể viết các chương trình để sử dụng NLTK và tóm tắt văn bản dài với nhiều thông số khác nhau, như phần trăm văn bản chúng tôi muốn trong kết quả cuối cùng, chọn các từ tích cực và tiêu cực để tóm tắt, v.v. về các kỹ thuật tóm tắt như vậy để trình bày thông tin chi tiết về tin tức.

Công cụ dựa trên giọng nói

Các công cụ dựa trên giọng nói như táo Siri hoặc Amazon Alexa dựa vào NLP để hiểu sự tương tác điên rồ với con người. Họ có một bộ dữ liệu đào tạo lớn gồm các từ, câu và ngữ pháp để diễn giải câu hỏi hoặc lệnh đến từ con người và xử lý nó. Mặc dù nó là về giọng nói, nhưng gián tiếp nó cũng được dịch sang văn bản và hình thức văn bản kết quả mà giọng nói được đưa qua hệ thống NLP để tạo ra kết quả.

Trích xuất thông tin

Gỡ bỏ trang web là một ví dụ phổ biến của việc trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng cách sử dụng mã python. Ở đây, nó có thể không hoàn toàn dựa trên NLP nhưng nó liên quan đến xử lý văn bản. Ví dụ: nếu chúng ta chỉ cần trích xuất các tiêu đề có trong một trang html, thì chúng ta tìm kiếm thẻ h1 trong cấu trúc trang he và tìm cách trích xuất văn bản chỉ giữa các thẻ đó. Điều này cần chương trình xử lý văn bản từ python.

Lọc thư rác

Thư rác trong email có thể được xác định và loại bỏ bằng cách phân tích văn bản trong dòng tiêu đề cũng như trong nội dung của thư. Vì các email spam thường được gửi hàng loạt cho nhiều người nhận, ngay cả khi chủ đề và nội dung của chúng có ít sự thay đổi, các email đó có thể được đối sánh và gắn thẻ để đánh dấu chúng là spam. Một lần nữa, nó cần sử dụng các thư viện NLTK.

Dịch ngôn ngữ

Việc dịch ngôn ngữ trên máy tính chủ yếu dựa vào NLP. Khi ngày càng có nhiều ngôn ngữ được sử dụng trong nền tảng trực tuyến, việc tự động hóa bản dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác của con người trở thành một điều cần thiết. Điều này sẽ liên quan đến việc lập trình để xử lý từ vựng, ngữ pháp và gắn thẻ ngữ cảnh của các ngôn ngữ liên quan đến bản dịch. Một lần nữa, NLTK được sử dụng để xử lý các yêu cầu như vậy.

Phân tích tình cảm

Để tìm hiểu phản ứng tổng thể về hiệu suất của một bộ phim, chúng tôi có thể phải đọc hàng nghìn bài viết phản hồi từ khán giả. Nhưng điều đó cũng có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng phân loại phản hồi tích cực và tiêu cực thông qua phân tích từ và câu. Và sau đó đo lường tần suất đánh giá tích cực và tiêu cực để tìm ra cảm xúc chung của khán giả. Điều này rõ ràng cần phân tích ngôn ngữ con người được viết bởi khán giả và NLTK được sử dụng nhiều ở đây để xử lý văn bản.