构建一个自然语言处理搜索引擎的关键步骤和源代码

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门研究人类语言和计算机之间交互的领域。在这篇文章中，我们将探讨如何构建一个简单的自然语言处理搜索引擎，以帮助用户通过输入自然语言查询来检索相关信息。我们将重点介绍以下几个关键步骤：预处理、建立索引和查询处理。

1. 预处理
   在构建搜索引擎之前，我们需要对文本进行预处理。预处理的目的是将自然语言文本转换为计算机可以更好理解和处理的形式。常见的预处理步骤包括：

• 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或标记的序列。
• 去除停用词（Stopword Removal）：去除常见的无实际含义的词语，如“的”、“是”、“在”等。
• 词干提取（Stemming）：将单词转换为其基本形式，如将“running”转换为“run”。
• 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：标注每个词语的词性，如名词、动词、形容词等。

以下是使用Python进行文本预处理的示例代码：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from