《Python在自然语言处理中的应用》|开发技术分享-西西软件园




Python在自然语言处理中的应用可以分成两大部分：文本分析和语音识别。

文本分析：

1. 文本分类：

使用Python实现文本分类，可以使用scikit-learn中的机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯等。

代码示例：

# 导入所需要的库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
from sklearn.svm import LinearSVC 
from sklearn.pipeline import Pipeline 
 
# 设置数据集
docs_train = ["I love Python", "Python is a great language"] 
docs_test = ["I love Java"] 
 
# 设置模型
clf = Pipeline([('vect', TfidfVectorizer()), ('clf', LinearSVC())]) 
 
# 训练模型
clf.fit(docs_train, [0, 1]) 
 
# 预测结果
prediction = clf.predict(docs_test) 
print(prediction)

语音识别：

使用Python实现语音识别，可以使用语音识别库SpeechRecognition，该库支持多种语音识别API，如Google Speech API、Microsoft Bing Voice Recognition等。

代码示例：

# 导入所需要的库
import speech_recognition as sr 
 
# 初始化语音识别器
r = sr.Recognizer() 
 
# 使用Microphone获取音频
with sr.Microphone() as source: 
    print("请说话：") 
    audio = r.listen(source) 
 
# 识别音频
try: 
    print("您说的是：" + r.recognize_google(audio, language="zh-CN")) 
except sr.UnknownValueError: 
    print("抱歉，我没有听清楚") 
except sr.RequestError as e: 
    print("抱歉，服务器出错了")

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