博客引自：https://www.cnblogs.com//DragonFire/p/9220523.html

 

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术:

自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思

这就要做 : 语义相似度

接下来我们用Python大法来实现一个简单的自然语言处理

现在又要用到Python强大的三方库了

第一个是将中文字符串进行分词的库叫 jieba

pip install jieba

我们通常把这个库叫做 结巴分词 确实是结巴分词,而且这个词库是 made in china , 基本用一下这个结巴分词:

import jiebakey_word = "你叫什么名字"  # 定义一句话,基于这句话进行分词cut_word = jieba.cut(key_word)  # 使用结巴分词中的cut方法对"你叫什么名字" 进行分词print(cut_word)  # 
      
        不懂生成器的话,就忽略这里cut_word_list = list(cut_word)  # 如果不明白生成器的话,这里要记得把生成器对象做成列表print(cut_word_list)  # ['你', '叫', '什么', '名字']
      

测试代码就很明显了,它很清晰的把咱们的中文字符串转为列表存储起来了

 

第二个是一个语言训练库叫 gensim

pip install gensim

这个训练库很厉害, 里面封装很多机器学习的算法, 是目前人工智能的主流应用库,这个不是很好理解, 需要一定的Python数据处理的功底

import jiebaimport gensimfrom gensim import corporafrom gensim import modelsfrom gensim import similaritiesl1 = ["你的名字是什么", "你今年几岁了", "你有多高你胸多大", "你胸多大"]a = "你今年多大了"all_doc_list = []for doc in l1:    doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)]    all_doc_list.append(doc_list)print(all_doc_list)doc_test_list = [word for word in jieba.cut(a)]# 制作语料库dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)  # 制作词袋# 词袋的理解# 词袋就是将很多很多的词,进行排列形成一个 词(key) 与一个 标志位(value) 的字典# 例如: {'什么': 0, '你': 1, '名字': 2, '是': 3, '的': 4, '了': 5, '今年': 6, '几岁': 7, '多': 8, '有': 9, '胸多大': 10, '高': 11}# 至于它是做什么用的,带着问题往下看print("token2id", dictionary.token2id)print("dictionary", dictionary, type(dictionary))corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]# 语料库:# 这里是将all_doc_list 中的每一个列表中的词语 与 dictionary 中的Key进行匹配# 得到一个匹配后的结果,例如['你', '今年', '几岁', '了']# 就可以得到 [(1, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)]# 1代表的的是 你 1代表出现一次, 5代表的是 了  1代表出现了一次, 以此类推 6 = 今年 , 7 = 几岁print("corpus", corpus, type(corpus))# 将需要寻找相似度的分词列表 做成 语料库 doc_test_vecdoc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)print("doc_test_vec", doc_test_vec, type(doc_test_vec))# 将corpus语料库(初识语料库) 使用Lsi模型进行训练lsi = models.LsiModel(corpus)# 这里的只是需要学习Lsi模型来了解的,这里不做阐述print("lsi", lsi, type(lsi))# 语料库corpus的训练结果print("lsi[corpus]", lsi[corpus])# 获得语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示print("lsi[doc_test_vec]", lsi[doc_test_vec])# 文本相似度# 稀疏矩阵相似度 将 主 语料库corpus的训练结果 作为初始值index = similarities.SparseMatrixSimilarity(lsi[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))print("index", index, type(index))# 将 语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示 与 语料库corpus的 向量表示 做矩阵相似度计算sim = index[lsi[doc_test_vec]]print("sim", sim, type(sim))# 对下标和相似度结果进行一个排序,拿出相似度最高的结果# cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: item[1],reverse=True)cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])print(cc)text = l1[cc[0][0]]print(a,text)