nlp 예제

사람들이 매일 사용하는 NLP의 몇 가지 예는 다음과 같습니다: 자연어 처리 필드의 몇 가지 기본 을 표시 하기 위해이 도구 키트를 사용 합니다. 아래 예제에서는 NLTK 도구 키트를 가져온 것으로 가정합니다. 우리는 이것을 이렇게 할 수 있습니다: nltk를 import. 지금, 몇 가지 고려 사항. 사용자가 `가고 싶다`거나 `정말로 가고 싶다`고 말했더라면 엔진도 `의도 여행`으로 선택했을 것이라고 상상할 수 있습니다. 엔진이 제대로 작동하는 경우에도 마찬가지입니다. 위의 결과를 얻기 위해, 나는 엔진이 배울 수있는 예의 번호를 제공, 의도 `여행`자신에 인스턴스를 훈련했다. 예제 의 수는 더 높을 필요는 없습니다 – 30 또는 40 예제와 같은 것은 일반적으로 충분합니다. 또 다른 예는 페이스 북 메신저 봇입니다. 이 경우 Facebook에서 제공하는 내장 NLP 엔진을 활용할 수 있습니다.

페이스 북 메신저 이외의 아무것도 설치하지 않고도 시도 할 수있는 재미있는 챗봇 예제가 많이 있습니다. 이들은 모두 상황을 재구성하는 예입니다. 이별의 의미를 재구성함으로써, 당신은 자신에게 그것의 다른 경험을 제공합니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 일상 언어를 이해하는 인간의 능력을 시뮬레이션하여 읽고 응답하는 데 도움이 인공 지능의 한 형태입니다. 많은 조직에서 NLP 기술을 사용하여 고객 지원을 최적화하고, 필요한 정보를 쉽게 찾아텍스트 분석의 효율성을 개선하고, 소셜 미디어 모니터링을 향상시킵니다. 예를 들어 은행은 고객 지원을 최적화하기 위해 NLP 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 대형 소비재 브랜드는 자연어 처리 및 의미 론적 분석을 결합하여 지식 관리 전략및 소셜 미디어 모니터링을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 NLP를 사용하여 음성 인식, 문서 요약, 기계 번역, 스팸 감지, 명명된 엔터티 인식, 질문 응답, 자동 완성, 예측 입력 등과 같은 시스템을 만들 수 있습니다. • 예를 들어, «내 개는 그의 개를 좋아한다»문장은 단어의 다섯 발생을 포함하지만, 네 어휘 항목.

좋아, 우리가 같은 교훈을 사용하고 다른 예에 적용하는 방법에 대해, slighly 더 유용. 5살짜리 아들이 있고, 바쁜 길을 향해 달려가기 시작한다고 상상해 보십시오. 우리는 우리가 그에게 소리 경우 «도로에 걷지 마!» – 그가 전체 명령을 처리하기 위해 평소보다 더 이상 분할 초를 걸릴 수있는 모든 기회가 있다는 것을 설립했습니다. ExampleIn Python에서는 sklearn 라이브러리의 TfidfVectorizer 클래스를 사용하여 지정된 문서에 대한 TF-IDF 점수를 계산할 수 있습니다. 단어 가방 예제와 함께 사용한 것과 동일한 문장을 사용해 보겠습니다.