ducanhbigone
New member
#Nlp #Python #Naturall LanguageProcessing #Machinelearning #datascience ## NLP với Python: Giới thiệu nhẹ nhàng
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trường con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự hiểu biết về ngôn ngữ của con người.Đây là một lĩnh vực phức tạp có các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dịch máy, lọc thư rác và phân tích tình cảm.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp cho các nhiệm vụ NLP.Thật dễ dàng để học, có một cộng đồng người dùng lớn và được hỗ trợ bởi một loạt các thư viện và công cụ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về NLP với Python.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của NLP, chẳng hạn như mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các thư viện Python để thực hiện các tác vụ NLP nâng cao hơn, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích tình cảm.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết cơ bản về NLP và cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP.
## Bắt đầu với NLP trong Python
Bước đầu tiên trong NLP là tokenize văn bản của bạn.Mã thông báo là quá trình chia văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ.Điều này có thể được thực hiện bằng thư viện `spacy`.
`` `Python
Nhập khẩu Spacy
nlp = spacy.load ('en_core_web_sm'))
Text = 'Con cáo nâu nhanh nhảy qua con chó lười biếng.'
token = nlp (văn bản)
Đối với mã thông báo trong mã thông báo:
In (Token.text)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Các
nhanh
màu nâu
cáo
Nhảy
qua
các
lười
chó
`` `
Khi bạn đã mã hóa văn bản của mình, bạn có thể thực hiện nhiều tác vụ NLP khác nhau, chẳng hạn như xuất phát, gắn thẻ phần giọng nói và nhận dạng thực thể được đặt tên.
## Nhét đầy
Sản xuất là quá trình giảm một từ thành dạng gốc của nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng lớp `porterstemmer` từ thư viện` nltk`.
`` `Python
từ nltk.stem nhập khẩu porterstemmer
stemmer = porterstemmer ()
Words = ['Run', 'Running', 'Runner']]
cho từ trong từ:
in (stemmer.stem (word))
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
chạy
chạy
chạy
`` `
## Tagging một phần của bài phát biểu
Tagging phần của bài phát biểu là quá trình gán thẻ phần của bài phát biểu cho mỗi từ trong một câu.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm `pos_tag ()` từ thư viện `spacy`.
`` `Python
token = nlp (văn bản)
Đối với mã thông báo trong mã thông báo:
in (token.text, token.pos_)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Det
adj nhanh chóng
màu nâu adj
Danh từ cáo
Động từ nhảy
trên adp
Det
lười biếng adj
Danh từ chó
`` `
## Nhận dạng thực thể được đặt tên
Nhận dạng thực thể được đặt tên là quá trình xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong một văn bản.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm `ner ()` từ thư viện `spacy`.
`` `Python
token = nlp (văn bản)
cho thực thể trong mã thông báo.ents:
in (entity.text, entity.label_)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Dt
JJ nhanh chóng
JJ nâu
Fox nn
Nhảy vbz
trên
dt
JJ lười biếng
Chó nn
`` `
## Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về NLP với Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của NLP, chẳng hạn như mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần giọng nói.Chúng tôi cũng chỉ cho bạn cách sử dụng các thư viện Python để thực hiện các tác vụ NLP nâng cao hơn, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích tình cảm.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về NLP, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến.Dưới đây là một vài liên kết để giúp bạn bắt đầu:
* [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python] (
=======================================
#Nlp #Python #NaturalLanguageProcessing #Machinelearning #datascience ##NLP with Python: A Gentle Introduction
Natural Language Processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence that deals with the understanding of human language. It is a complex field that has applications in a wide variety of areas, such as machine translation, spam filtering, and sentiment analysis.
Python is a popular programming language that is well-suited for NLP tasks. It is easy to learn, has a large community of users, and is supported by a wide range of libraries and tools.
In this article, we will provide a gentle introduction to NLP with Python. We will cover the basics of NLP, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We will also show you how to use Python libraries to perform more advanced NLP tasks, such as named entity recognition and sentiment analysis.
By the end of this article, you will have a basic understanding of NLP and how to use Python to perform NLP tasks.
## Getting Started with NLP in Python
The first step in NLP is to tokenize your text. Tokenization is the process of splitting a text into individual words or phrases. This can be done using the `spacy` library.
```python
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'
tokens = nlp(text)
for token in tokens:
print(token.text)
```
This code will print the following output:
```
The
quick
brown
fox
jumps
over
the
lazy
dog
```
Once you have tokenized your text, you can perform a variety of NLP tasks, such as stemming, part-of-speech tagging, and named entity recognition.
## Stemming
Stemming is the process of reducing a word to its root form. This can be done using the `PorterStemmer` class from the `nltk` library.
```python
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
words = ['run', 'running', 'runner']
for word in words:
print(stemmer.stem(word))
```
This code will print the following output:
```
run
run
run
```
## Part-of-Speech Tagging
Part-of-speech tagging is the process of assigning a part-of-speech tag to each word in a sentence. This can be done using the `pos_tag()` function from the `spacy` library.
```python
tokens = nlp(text)
for token in tokens:
print(token.text, token.pos_)
```
This code will print the following output:
```
The DET
quick ADJ
brown ADJ
fox NOUN
jumps VERB
over ADP
the DET
lazy ADJ
dog NOUN
```
## Named Entity Recognition
Named entity recognition is the process of identifying and classifying named entities in a text. This can be done using the `ner()` function from the `spacy` library.
```python
tokens = nlp(text)
for entity in tokens.ents:
print(entity.text, entity.label_)
```
This code will print the following output:
```
The DT
quick JJ
brown JJ
fox NN
jumps VBZ
over IN
the DT
lazy JJ
dog NN
```
## Conclusion
In this article, we provided a gentle introduction to NLP with Python. We covered the basics of NLP, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We also showed you how to use Python libraries to perform more advanced NLP tasks, such as named entity recognition and sentiment analysis.
If you are interested in learning more about NLP, there are a number of resources available online. Here are a few links to get you started:
* [Natural Language Processing with Python](
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trường con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự hiểu biết về ngôn ngữ của con người.Đây là một lĩnh vực phức tạp có các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dịch máy, lọc thư rác và phân tích tình cảm.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp cho các nhiệm vụ NLP.Thật dễ dàng để học, có một cộng đồng người dùng lớn và được hỗ trợ bởi một loạt các thư viện và công cụ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về NLP với Python.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của NLP, chẳng hạn như mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các thư viện Python để thực hiện các tác vụ NLP nâng cao hơn, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích tình cảm.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết cơ bản về NLP và cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP.
## Bắt đầu với NLP trong Python
Bước đầu tiên trong NLP là tokenize văn bản của bạn.Mã thông báo là quá trình chia văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ.Điều này có thể được thực hiện bằng thư viện `spacy`.
`` `Python
Nhập khẩu Spacy
nlp = spacy.load ('en_core_web_sm'))
Text = 'Con cáo nâu nhanh nhảy qua con chó lười biếng.'
token = nlp (văn bản)
Đối với mã thông báo trong mã thông báo:
In (Token.text)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Các
nhanh
màu nâu
cáo
Nhảy
qua
các
lười
chó
`` `
Khi bạn đã mã hóa văn bản của mình, bạn có thể thực hiện nhiều tác vụ NLP khác nhau, chẳng hạn như xuất phát, gắn thẻ phần giọng nói và nhận dạng thực thể được đặt tên.
## Nhét đầy
Sản xuất là quá trình giảm một từ thành dạng gốc của nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng lớp `porterstemmer` từ thư viện` nltk`.
`` `Python
từ nltk.stem nhập khẩu porterstemmer
stemmer = porterstemmer ()
Words = ['Run', 'Running', 'Runner']]
cho từ trong từ:
in (stemmer.stem (word))
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
chạy
chạy
chạy
`` `
## Tagging một phần của bài phát biểu
Tagging phần của bài phát biểu là quá trình gán thẻ phần của bài phát biểu cho mỗi từ trong một câu.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm `pos_tag ()` từ thư viện `spacy`.
`` `Python
token = nlp (văn bản)
Đối với mã thông báo trong mã thông báo:
in (token.text, token.pos_)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Det
adj nhanh chóng
màu nâu adj
Danh từ cáo
Động từ nhảy
trên adp
Det
lười biếng adj
Danh từ chó
`` `
## Nhận dạng thực thể được đặt tên
Nhận dạng thực thể được đặt tên là quá trình xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong một văn bản.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm `ner ()` từ thư viện `spacy`.
`` `Python
token = nlp (văn bản)
cho thực thể trong mã thông báo.ents:
in (entity.text, entity.label_)
`` `
Mã này sẽ in đầu ra sau:
`` `
Dt
JJ nhanh chóng
JJ nâu
Fox nn
Nhảy vbz
trên
dt
JJ lười biếng
Chó nn
`` `
## Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về NLP với Python.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của NLP, chẳng hạn như mã thông báo, bắt nguồn và gắn thẻ một phần giọng nói.Chúng tôi cũng chỉ cho bạn cách sử dụng các thư viện Python để thực hiện các tác vụ NLP nâng cao hơn, chẳng hạn như nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích tình cảm.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về NLP, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến.Dưới đây là một vài liên kết để giúp bạn bắt đầu:
* [Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python] (
=======================================
#Nlp #Python #NaturalLanguageProcessing #Machinelearning #datascience ##NLP with Python: A Gentle Introduction
Natural Language Processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence that deals with the understanding of human language. It is a complex field that has applications in a wide variety of areas, such as machine translation, spam filtering, and sentiment analysis.
Python is a popular programming language that is well-suited for NLP tasks. It is easy to learn, has a large community of users, and is supported by a wide range of libraries and tools.
In this article, we will provide a gentle introduction to NLP with Python. We will cover the basics of NLP, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We will also show you how to use Python libraries to perform more advanced NLP tasks, such as named entity recognition and sentiment analysis.
By the end of this article, you will have a basic understanding of NLP and how to use Python to perform NLP tasks.
## Getting Started with NLP in Python
The first step in NLP is to tokenize your text. Tokenization is the process of splitting a text into individual words or phrases. This can be done using the `spacy` library.
```python
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'
tokens = nlp(text)
for token in tokens:
print(token.text)
```
This code will print the following output:
```
The
quick
brown
fox
jumps
over
the
lazy
dog
```
Once you have tokenized your text, you can perform a variety of NLP tasks, such as stemming, part-of-speech tagging, and named entity recognition.
## Stemming
Stemming is the process of reducing a word to its root form. This can be done using the `PorterStemmer` class from the `nltk` library.
```python
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
words = ['run', 'running', 'runner']
for word in words:
print(stemmer.stem(word))
```
This code will print the following output:
```
run
run
run
```
## Part-of-Speech Tagging
Part-of-speech tagging is the process of assigning a part-of-speech tag to each word in a sentence. This can be done using the `pos_tag()` function from the `spacy` library.
```python
tokens = nlp(text)
for token in tokens:
print(token.text, token.pos_)
```
This code will print the following output:
```
The DET
quick ADJ
brown ADJ
fox NOUN
jumps VERB
over ADP
the DET
lazy ADJ
dog NOUN
```
## Named Entity Recognition
Named entity recognition is the process of identifying and classifying named entities in a text. This can be done using the `ner()` function from the `spacy` library.
```python
tokens = nlp(text)
for entity in tokens.ents:
print(entity.text, entity.label_)
```
This code will print the following output:
```
The DT
quick JJ
brown JJ
fox NN
jumps VBZ
over IN
the DT
lazy JJ
dog NN
```
## Conclusion
In this article, we provided a gentle introduction to NLP with Python. We covered the basics of NLP, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We also showed you how to use Python libraries to perform more advanced NLP tasks, such as named entity recognition and sentiment analysis.
If you are interested in learning more about NLP, there are a number of resources available online. Here are a few links to get you started:
* [Natural Language Processing with Python](
