Vad är naturlig språkbehandling (NLP)?

NLP syftar till att ge datorer förmågan att förstå och generera mänskligt språk.

Praktiska steg i NLP

• Textförbehandling:
  • Ta bort irrelevanta tecken (t.ex. interpunktion)
  • Konvertera ord till små bokstäver
  • Ta bort stoppord (t.ex. "den", "är")
• Tokenisering:
  • Dela upp texten i mindre enheter (t.ex. ord eller ordgrupper)
• Sentimentanalys:
  • Identifiera tonläget i texten (t.ex. positiv, negativ, neutral)
• Namnentitetsidentifiering:
  • Identifiera och extrahera namn på personer, platser och organisationer
• Maskininlärning för NLP:
  • Använd maskininlärningsalgoritmer för att träna datorer att förstå och generera text

Python-exempel: Sentimentanalys

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

analyser = SentimentIntensityAnalyzer()
resultat = analyser.polarity_scores("Jag älskar den här filmen!")

print(resultat)  # Visar ett lexikon med sentimentpoäng för texten

Sammanfattning på lätt svenska

Vad är naturlig språkbehandling (NLP)?

NLP hjälper datorer att prata och förstå som människor.

Hur fungerar NLP?

• Städa texten (ta bort grejer som inte behövs)
• Dela upp texten i små bitar
• Hitta känslor i texten (positivt, negativt eller neutralt)
• Hitta namn på personer, platser och företag
• Använd datorer för att lära sig förstå och prata som människor

Python-exempel: Hitta känslor

import grej1
import grej2

hitta_känslor = grej1()
resultat = hitta_känslor.hitta_känslor("Jag älskar den här filmen!")

print(resultat)  # Visar känslor för texten