15、自然语言处理：从文本提取到模糊搜索的实用指南

自然语言处理：从文本提取到模糊搜索的实用指南

1. 自然语言处理概述

自然语言处理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，甚至让计算机为人类撰写文本等任务。不过，这一领域面临诸多计算机科学难题，如机器翻译，不仅要理解语言语法，还要辨别情感、处理多义词和上下文歧义等。目前，计算机在这些方面并非强项，因此很多解决方案更注重区分细微差别，追求“足够好”的结果。

自然语言处理有很多实用场景，我们将重点探讨文本提取、术语提取和模糊匹配。

2. 从文章中提取关键词

假设我们有数百篇分布在不同网页的文章，希望分析其内容并创建可搜索的数据库。这涉及两个关键任务：

2.1 提取文章文本

首先要下载网页并提取文章正文，排除页眉、页脚等无关内容。可以使用 Ruby 的 ruby-readability 库，其算法会根据文本长度、连续性、链接密度等特征为网页元素打分，提取最可能是文章内容的部分。

以下是具体操作步骤：
1. 引入必要的库：

require "open-uri"
require "readability"

2. 获取网页 HTML 内容：

html = open("http://en.wikipedia.org/wiki/History_of_Luxembourg").read