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自然语言生成：Bard：自然语言处理技术：从理解到生成

1自然语言处理基础

1.1文本预处理技术

文本预处理是自然语言处理（NLP）中至关重要的第一步，它包括多个子步

骤，旨在将原始文本转换为机器学习算法可以理解的格式。以下是一些常见的

文本预处理技术：

1.1.1分词（Tokenization）

分词是将文本分割成单词或短语的过程。在中文中，由于没有明显的空格

分隔，分词尤为重要。

importjieba

#示例文本

text=自然语言处理技术从理解到生成

#使用jieba进行分词

tokens=jieba.lcut(text)

print(tokens)#输出：[自然,语言,处理,技术,从,理解,到,生成]

1.1.2去除停用词（StopWordsRemoval）

停用词是指在信息检索中通常被过滤掉的词，如“的”、“是”等。

importjieba

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

#示例文本

text=[自然语言处理技术从理解到生成]

#停用词列表

stop_words=[的,到]

#创建CountVectorizer对象并设置停用词

vectorizer=CountVectorizer(stop_words=stop_words)

#将文本转换为词频矩阵

X=vectorizer.fit_transform(text)

1

#获取特征名称

features=vectorizer.get_feature_names_out()

print(features)#输出：[自然,语言,处理,技术,理解,生成]

1.1.3词干提取（Stemming）

词干提取是将单词还原为其词根形式的过程。中文中通常使用分词后的结

果，但在英文中，词干提取可以减少词汇量。

fromnltk.stemimportPorterStemmer

#示例文本

words=[running,runner,runners]

#创建PorterStemmer对象

stemmer=PorterStemmer()

#对单词进行词干提取

stemmed_words=[stemmer.stem(word)forwordinwords]

print(stemmed_words)#输出：[run,runner,runner]

1.1.4词形还原（Lemmatization）

词形还原与词干提取类似，但更准确，因为它考虑了词的词性。

fromnltk.stemimportWordNetLemmatizer

fromnltk.corpusimportwordnet

#示例文本

words=[running,runner,runners]

#创建WordNetLemmatizer对象

lemmatizer=WordNetLemmatizer()

#对单词进行词形还原

lemmatized_words=[lemmatizer.lemmatize(word,pos=wordnet.VERB)forwordinwords]

print(lemmatized_words)#输出：[run,runner,runner]

1.2词向量与嵌入

词向量是将词表示为多维空间中的向量，使得语义相似的词在向量空间中

距离较近。词嵌入是词向量的一种高级形式，它能够捕捉词的上下文信息。

1.2.1Word2Vec

Word2Vec是Google开发的一种词向量模型，它有两种训练方法：CBOW

2

和Skip-gram。

fromgensim.modelsimportWord2Vec

fromgensim.test.utilsimportcommon_texts

#示例文本

sentences=[list(jieba.cut(text))fortextincommon_texts]

#训练Word2Vec模型

model=Word2Vec(sentences,min_count=1)

#获取词向量

vecto