ngoctuyettrek
New member
## Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python
[Liên kết đến một bài viết tham khảo] (https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_classification)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trường con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự hiểu biết về ngôn ngữ của con người.Trong những năm gần đây, NLP ngày càng trở nên quan trọng, vì nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như dịch máy, lọc thư rác và phân tích tình cảm.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp cho các nhiệm vụ NLP.Điều này là do Python có một số thư viện tích hợp giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu văn bản, chẳng hạn như [Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK)] (https://www.nltk.org/).
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP cơ bản, chẳng hạn như mã thông báo, xuất phát và gắn thẻ một phần giọng nói.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python để xây dựng một mô hình học máy đơn giản để phân loại văn bản.
### Mã thông báo
Bước đầu tiên trong bất kỳ tác vụ NLP nào là mã hóa dữ liệu văn bản.Điều này có nghĩa là chia văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ.Có một số cách khác nhau để mã hóa văn bản, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng một từ tokenizer từ ** **.Một tokenizer từ chỉ đơn giản là chia văn bản thành các từ, dựa trên khoảng trắng hoặc dấu câu.
Ví dụ, câu "Con cáo màu nâu nhanh đã nhảy qua con chó lười biếng" sẽ được mã hóa thành các từ sau:
`` `
Con cáo nâu nhanh nhẹn nhảy qua thân con chó lười
`` `
### Nhét đầy
Sau khi văn bản đã được mã hóa, thường cần phải xuất phát từ các từ.Sản xuất là quá trình giảm các từ thành dạng gốc của chúng.Ví dụ, các từ "nhảy", "nhảy" và "jumper" đều sẽ xuất phát từ từ gốc "nhảy".
Có một số thuật toán thân nhau khác nhau có sẵn, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng một bộ tạo thân cây ** **.Một porter thân cây là một thuật toán đơn giản loại bỏ các hậu tố từ các từ.
Ví dụ, từ "nhảy" sẽ xuất phát vào "nhảy", từ "nhảy" sẽ xuất phát để "nhảy" và từ "jumper" sẽ xuất phát để "nhảy".
### Tagging một phần của bài phát biểu
Khi văn bản đã được mã hóa và bắt nguồn, thường rất hữu ích khi gắn thẻ các từ bằng phần giọng nói của chúng.Tagging phần của bài phát biểu là quá trình gán thẻ phần của bài phát biểu cho mỗi từ trong một câu.Các thẻ phần phổ biến nhất là danh từ, động từ, tính từ, trạng từ và giới từ.
Ví dụ, câu "Con cáo màu nâu nhanh đã nhảy qua con chó lười biếng" sẽ được gắn thẻ như sau:
`` `
The: Dt
Nhanh chóng: JJ
Brown: JJ
Fox: nn
Nhảy: VBD
Hơn: trong
The: Dt
lười biếng: JJ
Chó: NN
`` `
### Phân loại văn bản
Khi văn bản đã được xử lý trước, nó có thể được sử dụng để đào tạo mô hình học máy để phân loại văn bản.Phân loại văn bản là quá trình gán một nhãn cho một đoạn văn bản.Ví dụ, một trình phân loại văn bản có thể được sử dụng để phân loại một đoạn văn bản là "spam" hoặc "giăm bông" hoặc là "tích cực" hoặc "tiêu cực".
Có một số thuật toán học máy khác nhau có thể được sử dụng để phân loại văn bản, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng máy vectơ hỗ trợ ** (SVM) **.Một SVM là một thuật toán học tập có giám sát có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu thành hai hoặc nhiều lớp.
Để đào tạo SVM để phân loại văn bản, trước tiên chúng ta cần tạo một bộ dữ liệu đào tạo.Bộ dữ liệu đào tạo bao gồm một tập hợp các tài liệu văn bản, mỗi bộ được dán nhãn bằng nhãn lớp.Ví dụ, bộ dữ liệu đào tạo có thể bao gồm một tập hợp các email, mỗi bộ được dán nhãn là "spam" hoặc "ham".
Khi bộ dữ liệu đào tạo đã được tạo, chúng tôi có thể đào tạo mô hình SVM.Mô hình SVM sẽ học cách phân loại các tài liệu văn bản mới thành các lớp chính xác.
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP cơ bản
=======================================
## Natural Language Processing with Python
[Link to a reference article](https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_classification)
Natural language processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence that deals with the understanding of human language. In recent years, NLP has become increasingly important, as it is used in a wide variety of applications, such as machine translation, spam filtering, and sentiment analysis.
Python is a popular programming language that is well-suited for NLP tasks. This is because Python has a number of built-in libraries that make it easy to work with text data, such as the [Natural Language Toolkit (NLTK)](https://www.nltk.org/).
In this article, we will show you how to use Python to perform basic NLP tasks, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We will also show you how to use Python to build a simple machine learning model for text classification.
### Tokenization
The first step in any NLP task is to tokenize the text data. This means breaking the text into individual words or phrases. There are a number of different ways to tokenize text, but the most common approach is to use a **word tokenizer**. A word tokenizer simply breaks the text into words, based on whitespace or punctuation.
For example, the sentence "The quick brown fox jumped over the lazy dog" would be tokenized into the following words:
```
The, quick, brown, fox, jumped, over, the, lazy, dog
```
### Stemming
After the text has been tokenized, it is often necessary to stem the words. Stemming is the process of reducing words to their root form. For example, the words "jumped", "jumping", and "jumper" would all be stemmed to the root word "jump".
There are a number of different stemming algorithms available, but the most common approach is to use a **porter stemmer**. A porter stemmer is a simple algorithm that removes the suffixes from words.
For example, the word "jumped" would be stemmed to "jump", the word "jumping" would be stemmed to "jump", and the word "jumper" would be stemmed to "jump".
### Part-of-Speech Tagging
Once the text has been tokenized and stemmed, it is often useful to tag the words with their part-of-speech. Part-of-speech tagging is the process of assigning a part-of-speech tag to each word in a sentence. The most common part-of-speech tags are noun, verb, adjective, adverb, and preposition.
For example, the sentence "The quick brown fox jumped over the lazy dog" would be tagged as follows:
```
The: DT
quick: JJ
brown: JJ
fox: NN
jumped: VBD
over: IN
the: DT
lazy: JJ
dog: NN
```
### Text Classification
Once the text has been pre-processed, it can be used to train a machine learning model for text classification. Text classification is the process of assigning a label to a piece of text. For example, a text classifier could be used to classify a piece of text as "spam" or "ham", or as "positive" or "negative".
There are a number of different machine learning algorithms that can be used for text classification, but the most common approach is to use a **support vector machine (SVM)**. An SVM is a supervised learning algorithm that can be used to classify data into two or more classes.
To train an SVM for text classification, we need to first create a training dataset. The training dataset consists of a set of text documents, each of which is labeled with a class label. For example, the training dataset could consist of a set of emails, each of which is labeled as "spam" or "ham".
Once the training dataset has been created, we can train the SVM model. The SVM model will learn to classify new text documents into the correct classes.
### Conclusion
In this article, we showed you how to use Python to perform basic NLP tasks
[Liên kết đến một bài viết tham khảo] (https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_classification)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trường con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự hiểu biết về ngôn ngữ của con người.Trong những năm gần đây, NLP ngày càng trở nên quan trọng, vì nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như dịch máy, lọc thư rác và phân tích tình cảm.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến rất phù hợp cho các nhiệm vụ NLP.Điều này là do Python có một số thư viện tích hợp giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu văn bản, chẳng hạn như [Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK)] (https://www.nltk.org/).
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP cơ bản, chẳng hạn như mã thông báo, xuất phát và gắn thẻ một phần giọng nói.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Python để xây dựng một mô hình học máy đơn giản để phân loại văn bản.
### Mã thông báo
Bước đầu tiên trong bất kỳ tác vụ NLP nào là mã hóa dữ liệu văn bản.Điều này có nghĩa là chia văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ.Có một số cách khác nhau để mã hóa văn bản, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng một từ tokenizer từ ** **.Một tokenizer từ chỉ đơn giản là chia văn bản thành các từ, dựa trên khoảng trắng hoặc dấu câu.
Ví dụ, câu "Con cáo màu nâu nhanh đã nhảy qua con chó lười biếng" sẽ được mã hóa thành các từ sau:
`` `
Con cáo nâu nhanh nhẹn nhảy qua thân con chó lười
`` `
### Nhét đầy
Sau khi văn bản đã được mã hóa, thường cần phải xuất phát từ các từ.Sản xuất là quá trình giảm các từ thành dạng gốc của chúng.Ví dụ, các từ "nhảy", "nhảy" và "jumper" đều sẽ xuất phát từ từ gốc "nhảy".
Có một số thuật toán thân nhau khác nhau có sẵn, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng một bộ tạo thân cây ** **.Một porter thân cây là một thuật toán đơn giản loại bỏ các hậu tố từ các từ.
Ví dụ, từ "nhảy" sẽ xuất phát vào "nhảy", từ "nhảy" sẽ xuất phát để "nhảy" và từ "jumper" sẽ xuất phát để "nhảy".
### Tagging một phần của bài phát biểu
Khi văn bản đã được mã hóa và bắt nguồn, thường rất hữu ích khi gắn thẻ các từ bằng phần giọng nói của chúng.Tagging phần của bài phát biểu là quá trình gán thẻ phần của bài phát biểu cho mỗi từ trong một câu.Các thẻ phần phổ biến nhất là danh từ, động từ, tính từ, trạng từ và giới từ.
Ví dụ, câu "Con cáo màu nâu nhanh đã nhảy qua con chó lười biếng" sẽ được gắn thẻ như sau:
`` `
The: Dt
Nhanh chóng: JJ
Brown: JJ
Fox: nn
Nhảy: VBD
Hơn: trong
The: Dt
lười biếng: JJ
Chó: NN
`` `
### Phân loại văn bản
Khi văn bản đã được xử lý trước, nó có thể được sử dụng để đào tạo mô hình học máy để phân loại văn bản.Phân loại văn bản là quá trình gán một nhãn cho một đoạn văn bản.Ví dụ, một trình phân loại văn bản có thể được sử dụng để phân loại một đoạn văn bản là "spam" hoặc "giăm bông" hoặc là "tích cực" hoặc "tiêu cực".
Có một số thuật toán học máy khác nhau có thể được sử dụng để phân loại văn bản, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất là sử dụng máy vectơ hỗ trợ ** (SVM) **.Một SVM là một thuật toán học tập có giám sát có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu thành hai hoặc nhiều lớp.
Để đào tạo SVM để phân loại văn bản, trước tiên chúng ta cần tạo một bộ dữ liệu đào tạo.Bộ dữ liệu đào tạo bao gồm một tập hợp các tài liệu văn bản, mỗi bộ được dán nhãn bằng nhãn lớp.Ví dụ, bộ dữ liệu đào tạo có thể bao gồm một tập hợp các email, mỗi bộ được dán nhãn là "spam" hoặc "ham".
Khi bộ dữ liệu đào tạo đã được tạo, chúng tôi có thể đào tạo mô hình SVM.Mô hình SVM sẽ học cách phân loại các tài liệu văn bản mới thành các lớp chính xác.
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Python để thực hiện các tác vụ NLP cơ bản
=======================================
## Natural Language Processing with Python
[Link to a reference article](https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_classification)
Natural language processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence that deals with the understanding of human language. In recent years, NLP has become increasingly important, as it is used in a wide variety of applications, such as machine translation, spam filtering, and sentiment analysis.
Python is a popular programming language that is well-suited for NLP tasks. This is because Python has a number of built-in libraries that make it easy to work with text data, such as the [Natural Language Toolkit (NLTK)](https://www.nltk.org/).
In this article, we will show you how to use Python to perform basic NLP tasks, such as tokenization, stemming, and part-of-speech tagging. We will also show you how to use Python to build a simple machine learning model for text classification.
### Tokenization
The first step in any NLP task is to tokenize the text data. This means breaking the text into individual words or phrases. There are a number of different ways to tokenize text, but the most common approach is to use a **word tokenizer**. A word tokenizer simply breaks the text into words, based on whitespace or punctuation.
For example, the sentence "The quick brown fox jumped over the lazy dog" would be tokenized into the following words:
```
The, quick, brown, fox, jumped, over, the, lazy, dog
```
### Stemming
After the text has been tokenized, it is often necessary to stem the words. Stemming is the process of reducing words to their root form. For example, the words "jumped", "jumping", and "jumper" would all be stemmed to the root word "jump".
There are a number of different stemming algorithms available, but the most common approach is to use a **porter stemmer**. A porter stemmer is a simple algorithm that removes the suffixes from words.
For example, the word "jumped" would be stemmed to "jump", the word "jumping" would be stemmed to "jump", and the word "jumper" would be stemmed to "jump".
### Part-of-Speech Tagging
Once the text has been tokenized and stemmed, it is often useful to tag the words with their part-of-speech. Part-of-speech tagging is the process of assigning a part-of-speech tag to each word in a sentence. The most common part-of-speech tags are noun, verb, adjective, adverb, and preposition.
For example, the sentence "The quick brown fox jumped over the lazy dog" would be tagged as follows:
```
The: DT
quick: JJ
brown: JJ
fox: NN
jumped: VBD
over: IN
the: DT
lazy: JJ
dog: NN
```
### Text Classification
Once the text has been pre-processed, it can be used to train a machine learning model for text classification. Text classification is the process of assigning a label to a piece of text. For example, a text classifier could be used to classify a piece of text as "spam" or "ham", or as "positive" or "negative".
There are a number of different machine learning algorithms that can be used for text classification, but the most common approach is to use a **support vector machine (SVM)**. An SVM is a supervised learning algorithm that can be used to classify data into two or more classes.
To train an SVM for text classification, we need to first create a training dataset. The training dataset consists of a set of text documents, each of which is labeled with a class label. For example, the training dataset could consist of a set of emails, each of which is labeled as "spam" or "ham".
Once the training dataset has been created, we can train the SVM model. The SVM model will learn to classify new text documents into the correct classes.
### Conclusion
In this article, we showed you how to use Python to perform basic NLP tasks
