摘要：
博客引自：https://www.cnblogs.com//DragonFire/p/9220523.html简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术:自然语言处理(NLP):大概意思就是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
博客引自：https://www.cnblogs.com//DragonFire/p/9220523.html
简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术:
自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 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
接下来我们用Python大法来实现一个简单的自然语言处理
现在又要用到Python强大的三方库了
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:
importjieba 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> 不懂生成器的话,就忽略这里 cut_word_list = list(cut_word) #如果不明白生成器的话,这里要记得把生成器对象做成列表 print(cut_word_list) #['你', '叫', '什么', '名字']
测试代码就很明显了,它很清晰的把咱们的中文字符串转为列表存储起来了
第二个是一个语言训练库叫 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
importjieba importgensim from gensim importcorpora from gensim importmodels from gensim importsimilarities 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 inl1: doc_list = [word for word injieba.cut(doc)] all_doc_list.append(doc_list) print(all_doc_list) doc_test_list = [word for word injieba.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 inall_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)