21、基于规则的自然语言处理系统

基于规则的自然语言处理系统

1. 基于规则的系统应用

在自然语言处理（NLP）领域，基于规则的系统（RB系统）有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 语法纠正系统 ：语法纠正系统通过规则来实现。我们可以定义从简单到复杂的各种规则。例如，后续会使用Python实现一些基本的语法纠正规则。
- 问答系统 ：问答系统也使用RB系统，但有所不同。它借助语义来回答提交的问题，采用基于本体的RB方法引入语义。

除了NLP应用，RB系统还应用于更广泛的人工智能领域：
- 自动驾驶汽车 ：自动驾驶汽车采用混合方法。早期使用复杂的RB系统开发，后来转向机器学习技术，如今公司采用深度学习技术来优化系统。许多大公司，如谷歌和特斯拉，都在致力于开发最可靠的自动驾驶汽车。
- 机器人应用 ：开发能够辅助人类技能的机器人是人工智能界的长期目标。例如，一个帮助做家务的机器人可以依据为各种可能情况定义的规则来完成任务。
- NASA的专家系统 ：NASA使用通用编程语言CLIPS（C语言集成生产系统）构建了专家系统。

2. 开发基于RB系统的NLP应用

要开发基于RB系统的NLP应用，首先需要安装相关依赖。可以运行以下命令安装所有依赖：

pip install -r pip-requirements.txt

依赖列表可通过点击此链