Construire des systèmes de compréhension du langage naturel avec Python

Le cœur du système de compréhension du langage naturel (NLU) est de permettre aux machines de "comprendre" le langage humain. Python fournit un support complet du prétraitement du texte à la formation du modèle pour le déploiement et le lancement. 1. Le prétraitement du texte comprend le nettoyage des données et l'extraction des fonctionnalités. Les outils courants sont NLTK, Spacy et Sklearn, qui impliquent la suppression de la ponctuation, des mots d'arrêt, de la segmentation des mots, de la restauration de la forme des mots ou de la forme des mots. 2. La sélection du modèle dépend du type de tâche. Les méthodes traditionnelles telles que TF-IDF combinées à SVM conviennent pour commencer. Les méthodes d'apprentissage en profondeur telles que Bert sont plus adaptées aux tâches sémantiques complexes et peuvent être implémentées via Transformers Library. 3. Dans l'étape de déploiement, les interfaces peuvent être construites à l'aide de Flask ou Fastapi, combinées avec des conteneurs Docker et ONNX ou TorchScript pour optimiser les performances d'inférence. Dans le même temps, l'attention doit être accordée aux mécanismes d'exploitation et de mise en cache pour améliorer l'efficacité. Il est recommandé de commencer par un projet simple et de pratiquer progressivement et d'ajuster la stratégie.

Le cœur du système de compréhension du langage naturel (NUL) est de permettre aux machines de "comprendre" le langage humain. En tant que l'un des langages de développement traditionnels, Python a un fort soutien dans la construction de systèmes NLU. De la prétraitement du texte à la formation des modèles, au déploiement et au lancement, il existe des bibliothèques et des cadres matures disponibles dans presque tous les liens.

Si vous commencez tout juste à entrer en contact avec cette direction, les parties suivantes sont ce que vous devez le plus savoir.

Prétraitement du texte: nettoyage des données et extraction des fonctionnalités

La première étape de la construction d'un système NLU consiste généralement à traiter les données de texte brutes. Cette étape affecte directement les performances des modèles suivants. Les opérations communes comprennent:

• Supprimer la ponctuation et les mots d'arrêt
• Tokenisation
• Entièrement

Les outils couramment utilisés dans Python incluent nltk , spaCy et sklearn . Par exemple, il est très pratique d'utiliser nltk pour la segmentation des mots et de supprimer les mots d'arrêt:

 à partir de mots d'arrêt d'importation nltk.corpus
de nltk.tokenize import word_tokenize

text = "Ceci est un exemple de phrase montrant le prétraitement."
tokens = word_tokenize (texte)
filtré = [w pour w en jetons sinon w in stopwords.words ('anglais')]]

Cette partie semble simple, mais il y a en fait de nombreux détails qui nécessitent une attention. Par exemple, comment gérer les abréviations anglaises, la question de l'unification du haut et des basses en bas, et si des symboles spéciaux sont conservés affecteront tous l'effet final.

Sélection et formation du modèle: des méthodes traditionnelles à l'apprentissage en profondeur

Dans le champ NLU, la sélection du modèle dépend de vos tâches spécifiques, telles que la reconnaissance d'intention, la reconnaissance des entités, l'analyse des sentiments, etc. Voici quelques options courantes:

• Approche traditionnelle : SVM basé sur TF-IDF ou classificateur de forêt aléatoire convient aux projets d'entrée de gamme.
• Méthodes d'apprentissage en profondeur : Les modèles de classe Bert (tels que la bibliothèque transformers fournis par Hugging Face) sont devenus des outils standard, en particulier adaptés aux tâches de compréhension sémantique complexes.

Par exemple, utilisez transformers pour charger un modèle Bert pré-entraîné pour la classification:

 à partir du pipeline d'importation Transformers

Classifier = pipeline ("Text-classification")
Résultat = classificateur ("J'adore utiliser Python pour les tâches NLP.")

Lors de la formation de votre propre modèle, n'oubliez pas de diviser raisonnablement les données (ensemble de formation, ensemble de validation, ensemble de tests) et faites attention aux problèmes de sur-ajustement. L'utilisation appropriée de la vérification croisée et des mécanismes d'arrêt précoce peut améliorer les capacités de généralisation.

Déploiement et optimisation: laissez le système vraiment fonctionner

Après avoir terminé la formation du modèle, l'étape suivante consiste à l'intégrer dans l'application réelle. Python a également de nombreux choix à cet égard:

• Construisez des interfaces de repos à l'aide de flacon ou de fastapi
• Package le modèle en tant que service (comme un conteneur Docker)
• Utilisez ONNX ou TorchScript pour effectuer la compression du modèle et accélérer l'inférence

Ce qui est facile à ignorer pendant le déploiement, c'est le réglage des performances et la journalisation. Par exemple, les caches peuvent être utilisées pour réduire les inférences en double, ou pour enregistrer la saisie des utilisateurs pour optimiser en continu le modèle.

Fondamentalement, c'est tout. Bien que chaque étape ne semble pas difficile, lorsqu'elle est assemblée, les détails sont sujets à des erreurs. Il est recommandé de commencer à pratiquer à partir d'un petit projet, à approfondir progressivement et à ajuster les stratégies tout en le faisant.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!