Python人工智能:jieba与gensim实现简单语义相似度
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更新于2024-08-04
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"Python人工智能之路 jieba gensim 最好别分家之最简单的相似度实现"
在这篇文章中,作者探讨了如何使用Python在人工智能领域实现自然语言处理(NLP)中的语义相似度。首先,文章介绍了NLP的重要性,即让计算机理解人类语言的含义,从而处理诸如“你叫什么名字”、“你是谁”和“你叫啥”这类相似问题。
文章的核心是利用两个强大的Python库:jieba和gensim。jieba是一个专门用于中文字符串分词的库,而gensim则是一个功能丰富的语言训练库,包含了多种机器学习算法,常用于人工智能应用。
对于jieba库,文章展示了如何导入并使用其`cut`方法对中文句子进行分词。例如,通过`jieba.cut("你叫什么名字")`,可以将句子转化为列表形式的分词结果,便于后续处理。此外,还提醒如果对生成器不熟悉,应将生成器转换为列表。
接下来,文章提到了gensim库。为了实现语义相似度,gensim提供了如`corpora`、`models`和`similarities`等模块。在给出的例子中,创建了一个包含多个问题的列表`l1`,然后使用jieba对每个问题进行分词,将分词结果存储为`all_doc_list`。这是一个基础的文本预处理步骤,为构建词袋模型或TF-IDF模型奠定了基础。
虽然没有在提供的部分中深入到gensim的模型训练,但通常会使用gensim来构建词向量模型(如Word2Vec或Doc2Vec),然后通过这些模型计算文本之间的相似度。例如,可以使用gensim的`models.TfidfModel`创建一个TF-IDF模型,接着使用`similarities.MatrixSimilarity`或`similarities.SparseMatrixSimilarity`计算文档之间的相似度矩阵,以找出与目标文本最相似的其他文本。
在实际的人工智能应用中,这样的相似度计算是问答系统、情感分析、文本分类等任务的基础。通过jieba进行中文分词和gensim的语义建模,能够帮助计算机理解自然语言,并实现更高级的自然语言处理任务。对于想要在Python中涉足NLP的开发者来说,掌握这两个库是非常有价值的。
2020-09-18 上传
2020-12-24 上传
2023-04-04 上传
2023-09-17 上传
2023-04-02 上传
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2023-06-12 上传
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2023-05-26 上传
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