Генерация естественного языка (NLG) - это подобласть обработки естественного языка, которая фокусируется на генерации текста на естественном языке из структурированных данных или других входных данных. Она имеет множество применений, включая чат-боты, автоматизированную журналистику и творческое письмо.
Преобразуйте свой стартап с InvestBegin.com | investbegin
Python - популярный язык программирования для NLG, поскольку в нем есть множество библиотек, которые можно использовать для анализа и генерации текста. Две наиболее часто используемые библиотеки для NLG в Python - это Natural Language Toolkit (NLTK) и OpenAI GPT-3 API.
NLTK - это мощная библиотека с открытым исходным кодом для обработки естественного языка, которая предоставляет инструменты для анализа текста, токенизации, стемминга, тегирования части речи и многое другое. Ее также можно использовать для генерации естественного языка, сочетая инструменты анализа с шаблонами и правилами для генерации текста.
Вот пример того, как использовать NLTK для генерации текста:
import nltk from nltk.corpus import brown # Load the Brown Corpus nltk.download('brown') sentences = brown.sents(categories='news') # Create a Markov Chain model from nltk import markov model = markov.BigramTagger(sentences) # Generate a sentence sentence = model.generate() print(' '.join(sentence))
Этот код загружает Brown Corpus, большой корпус английского текста, и использует его для создания модели цепи Маркова. Затем модель используется для генерации предложения, выводимого на консоль.
OpenAI GPT-3 API - это мощный инструмент генерации естественного языка, который использует глубокое обучение для создания высококачественного текста на естественном языке. Доступ к нему можно получить на языке Python с помощью клиентской библиотеки OpenAI API.
Вот пример использования OpenAI GPT-3 API для генерации текста:
import openai import os # Set up the OpenAI API client openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"] model_engine="text-davinci-002" # Generate text with the API prompt="Once upon a time" response = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) print(response.choices[0].text)
Этот код устанавливает клиент OpenAI API и использует его для генерации текста на основе запроса. Сгенерированный текст выводится на консоль.
Генерация естественного языка - это мощный инструмент для автоматизации создания текстов. Python предоставляет несколько мощных библиотек для генерации естественного языка, включая NLTK и OpenAI GPT-3 API. Сочетание этих инструментов с шаблонами и правилами позволяет генерировать высококачественный текст на естественном языке для широкого круга приложений.
20.08.2023 18:21
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах? Или это полная лажа?".
20.08.2023 17:46
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
19.08.2023 18:39
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в частности, магию поплавков и гибкость flexbox.
19.08.2023 17:22
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для чтения благодаря своей простоте. Кроме того, мы всегда хотим проверить самые последние возможности в наших проектах!
18.08.2023 20:33
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий их языку и культуре.
14.08.2023 14:49
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип предназначен для представления неделимого значения.