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 jieba

key_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 jieba

import gensim

from gensim import corpora

from gensim import models

from gensim import similarities

l1 = ["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_vec

doc_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)

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python人工智能之路 jieba gensim 最好别分家之最简单的相似度实现 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

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