Contoh Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Python: Terjemahan Mesin

Dengan globalisasi yang semakin mendalam, hubungan antara kumpulan etnik yang berbeza dan bahasa yang berbeza menjadi lebih erat. Di bawah trend sedemikian, halangan bahasa telah menjadi faktor penting yang menyekat komunikasi. Oleh itu, membangunkan program yang boleh melaksanakan terjemahan bahasa dapat mengelakkan salah faham dan menjimatkan masa, yang sangat penting untuk menggalakkan pembangunan masyarakat manusia. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan bidang kecerdasan buatan, terjemahan mesin telah digunakan secara meluas dan membuat banyak kemajuan. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam Python menyediakan kaedah pelaksanaan yang cekap dan fleksibel untuk terjemahan mesin.

1. Pengenalan kepada terjemahan mesin

Terjemahan mesin merujuk kepada teknologi yang menggunakan program komputer untuk menterjemah secara automatik satu bahasa semula jadi ke bahasa semula jadi yang lain. Kemunculan teknologi ini bukan sahaja mengubah halangan bahasa manusia, tetapi juga meningkatkan rentak globalisasi. Kemunculan terjemahan mesin mendapat manfaat daripada gabungan teknologi komputer, teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan kaedah pembelajaran statistik. Terjemahan mesin boleh dibahagikan kepada dua bentuk: terjemahan mesin berasaskan peraturan dan terjemahan mesin berasaskan pembelajaran statistik.

Terjemahan mesin berasaskan peraturan merujuk kepada proses menggunakan ahli bahasa manusia untuk membina sejumlah besar peraturan dan kemudian menggunakan peraturan ini untuk menterjemah bahasa. Kelebihan terbesar kaedah ini ialah ia boleh menterjemah bahasa dengan tepat dan fleksibel, tetapi kelemahannya juga sangat jelas, iaitu proses membina peraturan sangat rumit dan tidak boleh dipercayai.

Terjemahan mesin berdasarkan pembelajaran statistik ialah bahasa terjemahan analisis statistik berdasarkan data besar. Kelebihan kaedah ini ialah ia boleh menyimpulkan hasil terjemahan berdasarkan persekitaran bahasa tertentu Walau bagaimanapun, kelemahannya ialah ia tidak dapat membezakan kekaburan bahasa, dan campur tangan manual diperlukan untuk memahami beberapa teks terjemahan.

2. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam Python

Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi merujuk kepada proses menggunakan komputer untuk memproses bahasa semula jadi manusia. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam Python sangat matang dan terutamanya merangkumi tiga bahagian: pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), teknologi pertuturan dan teknologi analisis teks.

Dari segi NLP, Python mempunyai banyak alatan dan rangka kerja yang mewakili, seperti Natural Language Toolkit (nltk), OpenNLP, spaCy, dsb. Alat ini boleh menyediakan analisis leksikal, anotasi entiti, analisis sintaksis, analisis sentimen dan fungsi lain serta menyokong pemprosesan berbilang bahasa.

Dari segi teknologi pertuturan, perpustakaan SpeechRecognition dalam Python menyepadukan pelbagai enjin pengecaman pertuturan, yang boleh mengecam pertuturan dengan lebih tepat dan menukar hasil pengecaman kepada teks.

Dari segi analisis teks, perpustakaan Pandas dan perpustakaan NumPy dalam Python menyediakan pelbagai alatan pemprosesan teks, termasuk pembersihan teks, pembahagian perkataan, penyingkiran perkataan henti, statistik kekerapan perkataan dan fungsi lain. Selain itu, teknologi analisis teks berdasarkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam juga digunakan secara meluas dalam Python, seperti pengelas Naive Bayes, pengelas mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dsb.

Berdasarkan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi di atas, teknologi terjemahan mesin dalam Python juga telah banyak dibangunkan dan digunakan.

3. Contoh terjemahan mesin dalam Python

1 Gunakan API Terjemahan Google

Google menyediakan API terjemahan mesin dan anda boleh menggunakan Python untuk memanggil API untuk mencapainya. terjemahan mesin mudah. Sebelum menggunakannya, anda perlu mendaftar akaun di Google Cloud Platform dan mengaktifkan Cloud Translation API. Kod sampel adalah seperti berikut:

from google.cloud import translate_v2 as translate

translate_client = translate.Client()

text = 'Hello, how are you?'
target = 'zh'

result = translate_client.translate(text, target)
print(result['input'])
print(result['translatedText'])

2 Gunakan perpustakaan Python py-googletrans

py-googletrans ialah perpustakaan Python yang menggunakan API Terjemahan Google. Ia boleh digunakan selepas memasang melalui pip. Kod sampel adalah seperti berikut:

from googletrans import Translator

translator = Translator()

text = 'Hello, how are you?'
result = translator.translate(text, dest='zh-cn')
print(result.src)
print(result.dest)
print(result.text)

3 Gunakan perpustakaan Python nltk

nltk ialah kit alat bahasa semula jadi untuk Python dan juga digunakan secara meluas dalam terjemahan mesin. Anda boleh menggunakan korpus yang disediakan oleh perpustakaan korpus nltk untuk pemprosesan teks, latihan model melalui algoritma pembelajaran mesin nltk, dan akhirnya melaksanakan fungsi terjemahan mesin. Kod sampel adalah seperti berikut:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.translate import IBMModel1

french = []
english = []

with open('french.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        french.append(word_tokenize(line.strip().lower()))

with open('english.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        english.append(word_tokenize(line.strip().lower()))

size = 10000
french_sample = french[:size]
english_sample = english[:size]

ibm1 = IBMModel1(english_sample, french_sample, 5)
test_french = french[0]
test_english = english[0]
print(ibm1.translate(test_french))

4. Ringkasan

Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dalam Python telah digunakan secara meluas, terutamanya dalam bidang terjemahan mesin. Dengan menggunakan pelbagai perpustakaan dan rangka kerja Python, kami boleh mencapai keperluan terjemahan yang mudah, malah melaksanakan aplikasi terjemahan mesin untuk interaksi bahasa yang berbeza berdasarkan algoritma seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Oleh itu, Python boleh dikatakan sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan fleksibel untuk terjemahan mesin, yang akan mempromosikan lagi penyelesaian halangan bahasa.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Python: Terjemahan Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!