11、自然语言处理中的特征工程与算法应用

自然语言处理中的特征工程与算法应用

1. 解析器相关内容

1.1 解析器代码与输出

可以在图 5.25 中找到解析器的代码片段：

# 图 5.25: spaCy dependency parser code
# 此处应展示具体代码，但原文未给出，可参考 spaCy 官方文档获取示例代码
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Your sentence here")
for token in doc:
    print(token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_,
          [child for child in token.children])

图 5.26 展示了 spaCy 解析器的输出。

1.2 斯坦福解析器

人们使用斯坦福解析器是因为它在生成输出方面具有较高的准确性和灵活性。使用斯坦福解析器，可以将输出生成为 JSON 格式、XML 格式或文本格式。

1.3 特征提取与理解

利用解析结果，可以提取多种特征，例如：
- 生成名词短语和名词短语内的词性标签（POS tags）。
- 从短语中提取中心词。
- 使用每个单词及其标签。
- 使用依赖关系作为特征。

图 5.27 展示了从句子中获取名词短语（NP）的代码：