15、自然语言处理：从文本提取到模糊搜索

自然语言处理：从文本提取到模糊搜索

1. 自然语言处理概述

自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解人类语言，涵盖从文本中提取意义、翻译、确定主题、解析语法，甚至让计算机撰写文本等任务。不过，NLP面临诸多计算机科学难题，如机器翻译，不仅要理解语言的语法，还要辨别情感、处理多义词和上下文歧义。目前，计算机在这些方面并非强项，所以NLP的许多解决方案更侧重于区分细微差别，追求“足够好”的结果。

NLP的应用广泛，我们将从文本提取、术语提取和模糊匹配等实际操作入手，介绍相关技术和工具。

2. 从文章中提取关键词

2.1 问题描述

假设有数百篇分布在不同网页的文章，我们希望分析其内容，创建可搜索的数据库。这涉及两个关键任务：
- 文本提取 ：从网页的HTML代码中识别并提取文章的主要文本。
- 术语提取 ：从提取的文本中提取关键词，以便创建索引，方便搜索。

2.2 提取文章文本

为了提取文章文本，我们可以使用 ruby-readability 库。以下是具体步骤：
1. 获取网页HTML ：使用 open-uri 库打开网页并读取HTML内容。
2. 使用Readability处理HTML ：将HTML传递给 Readability::Document 对象，使用其 content 方法获取