怎么使用NLP库解析Python中的文本

发布时间：2022-11-09 09:52 所属栏目：124 来源：互联网

导读：

导读：Python是一种强大的面向对象的编程（object-oriented programming，OOP）语言，在人工智能领域有着广泛的用途。正是鉴于其实用性，以Google为首的大型科技公司，已经对其开发了Tensorflow等代码库，帮助人们利用强大的机器学习算法与模型，来实现各种应用目

　　Python是一种强大的面向对象的编程（object-oriented programming，OOP）语言，在人工智能领域有着广泛的用途。正是鉴于其实用性，以Google为首的大型科技公司，已经对其开发了Tensorflow等代码库，帮助人们利用强大的机器学习算法与模型，来实现各种应用目的，其中不乏各种“手语”解析器、摩托车头盔检测器、以及各种物品识别器。

　　而NLP（natural language processing，自然语言处理）是所有与理解和操纵自然语言相关的人工智能活动的总称。在Python中，就有一种被称为Transformers的机器学习模型，可被用于获取文本，并将文本分解为不同的组件，进而识别出其中的重要部分。接下来，我们就来讨论一下作为深度学习模型的Transformer，是如何解析文本的。

　　一、如何使用Transformer库在Python中解析文本?
　　在开始之前，先需要拥有一个Google帐户。为了省去在自己的计算机上安装Python、其依赖项、以及IDE（integrated development environment，集成开发环境）的麻烦，我们使用免费的云服务环境-Google Colab笔记本，以便与不同的人使用Python进行协作。同时，由于AI代码库本身体量较大，并且具有较多的依赖项，因此云端环境的使用，可以有效地节省它们对于硬盘空间的占用。

　　1.安装所需的库
　　首先，我们需要安装如下四个代码库。打开Colab笔记本，并在第一个代码单元格中输入以下内容：

　　!pip install transformers

　　!pip install torch

　　!pip install sentencepiece

　　!pip install newspaper3k

　　在继续之前，让我们稍微了解一下这些命令。如你所知：

　　“Transformers”是可被用于解析文本的深度学习模型。
　　“Torch”提供了深度学习的算法。
　　“Sentencepeice”可被用于“标记化”（组件分解）文本。
　　“Newspaper3k”是一个网络抓取库，可用于从互联网导入文章（文字内容）。
　　此时，你的屏幕会显示如下内容：

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　　2.导入文章
　　为了导入文章，你必须提供其对应的URL。接着，你需要输入如下命令，来下载并解析文章，以便我们稍后对其进行进一步的标记。

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　　在完成后，我们将进入第3步。

　　3.标记文章
　　我们需要从转换库中，导入自动分词器，然后使用T5模型（T5是一种机器学习模型），可用于文本到文本（text-to-text）的转换（在此我们可用于解析），进而生成解析的文本。下图展示了需要为此效果输入的代码。

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　　4.解析文章
　　为了解析这篇文章，你需要创建一个特定的函数。此函数能够接受已标记的文章，并且单独解析每个句子。然后，在输出之前，它会将各个句子重新连接到一起。

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　　下图展示了已解析文本的输出：

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　　你可以手动将其复制到文本文件中，以增强可读性。

　　这便是使用NLP库解析Python中文本的一种方式。不过，这是一种相当复杂且繁琐的方式，尤其是对于那些不熟悉AI和Python的人来说，更是如此。此时，你一定会想到，是否有一些在线解析工具，来达到该目的呢？

　　二、可用于在线解析的免费工具
　　1.Prepostseo
　　Prepostseo提供了可用于各种目的且非常实用的解析工具。由于可以被免费使用，因此你无需注册任何类型的帐户，即可流畅地开始使用它。

　　使用该工具时，你可以免费地采用如下三种模式：

　　简单模式
　　高级模式
　　流畅模式
　　其中，在简单模式下，该工具只会进行一些简单的同义化，即：多个词会被一些同义词所代替。

　　而高级模式改变的不仅仅是单词和解析的结果。如果你不喜欢其默认给出的结果，则可以查看它的可修改之处，并用其他的同义词替换它。

　　流利模式不仅会改变单词，而且会改变短语、句子结构、以及语气。但是，它并不提供编辑输出的选项。

　　可见，流畅模式和高级模式是更为有效的模式。若想导入定制的内容，你可以上传待解析的文档，或者直接将文本复制粘贴到输入字段中，并在解析过程完成后，再下载其输出。

　　该工具的唯一缺点是会有广告在其网页上。

　　2.Linguix
　　Linguix是另一个无需注册即可使用的免费解析器。由于其网页上并没有任何广告，因此它对于用户来说十分友好。

　　虽然Linguix没能提供多种模式，但是当你在解析一个句子时，会得到多个建议，而非仅仅一条。鉴于所有建议都有可能对给定的文本产生不同更改，你可以选择其中最适合的一个。

　　该工具的操作方法比较简单，你只需要在输入框中写入待解析的文本，然后以突出显示的方式选择它，便可逐句获得相应的弹出建议。

　　该工具的唯一缺点是：你一次只能解析五个句子。

　　3.Paraphraser
　　Paraphraser.io也是一个拥有许多内容优化工具的在线工具包。顾名思义，它主要针对的是解析领域。

　　该工具同样无需注册便可被免费使用。不过，与前面提到的Prepostseo类似，你在使用过程中，也可能会被其广告所困扰。目前，它提供了两种免费模式：标准模式和流畅模式。其中，标准模式只会使用同义词去替换部分单词，并保持整体句子的结构不变。而流利模式除了会替换单词和短语，还会改变句子的结构，进而让文本更具有可读性。

　　除了广告，该工具的另一个缺点是：你一次性最多只能解析500个单词。

　　三、小结
　　综上所述，在使用NLP库解析Python中的文本时，我们完全可以利用人工智能和深度学习的各种模型，来实现转换。你既可以使用Google Colab的强大云服务功能，使用Transformer库来完成此类繁重的任务；又可以选用各种在线解析工具的各种模式，以不同的方式重写文本。而且，此类工具大多是免费且无需注册。

（编辑：ASP站长网）