[Day 14] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐

2024-06-18 13:12
文章标签 14 day 人工智能 技術 應用 理論 區塊 聯動 實踐

本文主要是介绍[Day 14] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

自然語言處理(NLP)技術

引言

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的重要分支之一，旨在使機器能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP技術涵蓋了許多方面，包括語言模型、文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統等。隨著深度學習的發展，NLP技術取得了顯著進步，並且在各種應用中得到了廣泛應用。

本文將介紹NLP的基本概念和技術，並通過一些Python代碼示例來詳細說明這些技術的實現和應用。

自然語言處理的基本概念

  1. 語料庫（Corpus）：語料庫是NLP研究中的基本數據集，包含大量的文本數據。這些數據可以是新聞文章、書籍、社交媒體帖子等，用於訓練和評估NLP模型。

  2. 語言模型（Language Model）：語言模型是能夠生成和理解語言的模型。它預測給定一系列單詞後的下一個單詞的概率。現代語言模型如GPT-3、BERT等已經能夠生成高度自然的語言文本。

  3. 詞嵌入（Word Embedding）：詞嵌入是將單詞轉換為低維度向量的技術，使得單詞在向量空間中具有語義相似性。常見的詞嵌入技術包括Word2Vec、GloVe和FastText。

  4. 詞袋模型（Bag of Words, BoW）：詞袋模型是最簡單的文本表示方法之一，將文本表示為單詞的無序集合。它忽略了語法和單詞順序，只考慮單詞的出現頻率。

  5. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：TF-IDF是一種常見的文本表示方法，用於衡量單詞在文檔中的重要性。它結合了詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF），能夠有效地識別關鍵詞。

  6. 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）：NER是一種從文本中識別出實體（如人名、地名、組織名等）的技術。

  7. 詞性標註（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）：詞性標註是將文本中的每個單詞標註為對應的詞性（如名詞、動詞、形容詞等）。

  8. 依存句法分析（Dependency Parsing）：依存句法分析是分析句子結構，確定單詞之間的依存關係。

NLP技術的實現與應用

以下我們將通過Python代碼示例來展示一些基本的NLP技術的實現。

語言模型

語言模型是NLP的核心技術之一。以下是一個簡單的基於N-gram的語言模型實現。

import nltk
from nltk.util import ngrams
from collections import defaultdict, Counter
import random# 下載需要的nltk資源
nltk.download('punkt')# 準備語料
corpus = "Natural language processing (NLP) is a field of artificial intelligence ..."# 分詞
tokens = nltk.word_tokenize(corpus)# 計算N-gram
def generate_ngrams(tokens, n):n_grams = ngrams(tokens, n)return [ ' '.join(grams) for grams in n_grams]# 生成N-gram模型
def build_ngram_model(tokens, n):n_grams = generate_ngrams(tokens, n)model = defaultdict(Counter)for n_gram in n_grams:prefix = ' '.join(n_gram.split()[:-1])suffix = n_gram.split()[-1]model[prefix][suffix] += 1return model# 生成文本
def generate_text(model, start, n, length=50):current = startresult = start.split()for _ in range(length):if current in model:next_word = random.choices(list(model[current].keys()), weights=model[current].values())[0]result.append(next_word)current = ' '.join(result[-(n-1):])else:breakreturn ' '.join(result)# 訓練模型
n = 3
ngram_model = build_ngram_model(tokens, n)# 生成文本
start_text = "Natural language"
generated_text = generate_text(ngram_model, start_text, n)
print(generated_text)

上述代碼展示了如何使用N-gram模型生成文本。首先，我們分詞語料，然後生成N-gram並構建模型，最後通過隨機選擇生成新的文本。

詞嵌入

詞嵌入是NLP中的另一個關鍵技術。這裡我們使用Gensim庫來訓練Word2Vec模型。

from gensim.models import Word2Vec
import nltk# 下載需要的nltk資源
nltk.download('punkt')# 準備語料
corpus = "Natural language processing (NLP) is a field of artificial intelligence ..."
sentences = nltk.sent_tokenize(corpus)
tokenized_sentences = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]# 訓練Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=tokenized_sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)# 取得單詞的詞向量
word_vector = model.wv['language']
print(word_vector)

在這段代碼中，我們首先將語料分割成句子，然後將每個句子分詞。接下來，我們使用Gensim的Word2Vec模型來訓練詞嵌入，並獲取某個單詞的詞向量。

TF-IDF

TF-IDF是一種常見的文本表示方法，用於衡量單詞在文檔中的重要性。以下是使用sklearn庫來計算TF-IDF的示例。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 準備語料
corpus = ["Natural language processing (NLP) is a field of artificial intelligence ...","Machine learning is a subfield of artificial intelligence ..."
]# 計算TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)# 取得TF-IDF矩陣
print(tfidf_matrix.toarray())# 取得詞彙對應的索引
print(vectorizer.vocabulary_)

在這段代碼中，我們首先準備了一些文本語料，然後使用TfidfVectorizer計算TF-IDF矩陣。這樣，我們就可以得到每個單詞在文檔中的TF-IDF值。

命名實體識別（NER）

NER技術用於從文本中識別出實體，例如人名、地名等。以下是使用spacy庫進行NER的示例。

import spacy# 加載預訓練模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")# 準備文本
text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"# 進行NER
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:print(ent.text, ent.label_)

在這段代碼中，我們使用spacy庫加載預訓練模型，然後進行NER，提取文本中的實體。

詞性標註（POS Tagging）

詞性標註用於標註文本中的每個單詞的詞性。以下是使用nltk進行詞性標註的示例。

import nltk# 下載需要的nltk資源
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')# 準備文本
text = "Natural language processing makes it easy to analyze text"# 分詞
tokens = nltk.word_tokenize(text)# 詞性標註
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(pos_tags)

在這段代碼中，我們使用nltk進行分詞，然後進行詞性標註，標註每個單詞的詞性。

依存句法分析

依存句法分析用於分析句子的語法結構，確定單詞之間的依存關係。以下是使用spacy進行依存句法分析的示例。

import spacy# 加載預訓練模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")# 準備文本
text = "Natural language processing makes it easy to analyze text"# 進行依存句法分析
doc = nlp(text)
for token in doc:print(f"{token.text} ({token.dep_}): {token.head.text}")

在這段代碼中，我們使用spacy庫加載預訓練模型，然後進行依存句法分析，打印每個單詞的依存關係。

結論

本文介紹了自然語言處理（NLP）的一些基本概念和技術，並通過Python代碼示例展示了這些技術的實現和應用。隨著深度學習技術的不斷發展，NLP技術將繼續在各個領域中發揮重要作用。通過不斷學習和實踐，讀者可以掌握這些技術，並應用於實際問題的解決。

-----------------------------------------------------------------------點個讚收藏吧, 讓我回回血-----------------------------------------------------------------------

这篇关于[Day 14] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1072090。

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
阅读更多...
业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中，我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试，如何有效地规划和启动测试，如何评估测试是否成功，您应该关注哪些指标，多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试？ A/B测试（有时称为“分割测试”）是一种实验类型，其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体，以查看哪一种效果最好。 本质上，A/B测
阅读更多...
day-51 合并零之间的节点

day-51 合并零之间的节点

思路 直接遍历链表即可，遇到val=0跳过，val非零则加在一起，最后返回即可 解题过程 返回链表可以有头结点，方便插入，返回head.next Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}*
阅读更多...
基于人工智能的智能家居语音控制系统

基于人工智能的智能家居语音控制系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 随着物联网（IoT）和人工智能技术的发展，智能家居语音控制系统已经成为现代家庭的一部分。通过语音控制设备，用户可以轻松实现对灯光、空调、门锁等家电的控制，提升生活的便捷性和舒适性。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的智能家居语音控制系统，包括环境准备
阅读更多...
从希腊神话到好莱坞大片，人工智能的七大历史时期值得铭记

从希腊神话到好莱坞大片，人工智能的七大历史时期值得铭记

本文选自historyextra，机器之心编译出品，参与成员：Angulia、小樱、柒柒、孟婷 你可能听过「技术奇点」，即本世纪某个阶段将出现超级智能，那时，技术将会以人类难以想象的速度飞速发展。同样，黑洞也是一个奇点，在其上任何物理定律都不适用；因此，技术奇点也是超越未来理解范围的一点。 然而，在我们到达那个奇点之前（假设我们能到达），还存在另一个极大的不连续问题，我将它称之
阅读更多...
Linux基础入门 --9 DAY

Linux基础入门 --9 DAY

文本处理工具之神vim         vi和vim简介 一、vi编辑器 vi是Unix及类Unix系统（如Linux）下最基本的文本编辑器，全称为“visual interface”，即视觉界面。尽管其名称中包含“visual”，但vi编辑器实际上工作在字符模式下，并不提供图形界面。vi编辑器以其强大的功能和灵活性著称，是Linux系统中不可或缺的工具之一。 vi编辑器具有三种主要的工作模
阅读更多...
day-50 求出最长好子序列 I

day-50 求出最长好子序列 I

思路 二维dp,dp[i][h]表示nums[i] 结尾，且有不超过 h 个下标满足条件的最长好子序列的长度（0<=h<=k），二维数组dp初始值全为1 解题过程 状态转换方程： 1.nums[i]==nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h]+1) 2.nums[i]!=nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h-1
阅读更多...
[Day 73] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐

[Day 73] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐

AI在健康管理中的應用實例 1. 引言 隨著健康管理需求的提升，人工智能（AI）在該領域的應用越來越普遍。AI可以幫助醫療機構提升效率、精準診斷疾病、個性化治療方案，以及進行健康數據分析，從而改善病患的健康狀況。這篇文章將探討AI如何應用於健康管理，並通過具體代碼示例說明其技術實現。 2. AI在健康管理中的主要應用場景 個性化健康建議：通過分析用戶的健康數據，如飲食、運動、睡眠等，AI可
阅读更多...
Vue day-03

Vue day-03

目录 Vue常用特性 一.响应更新 1. 1 v-for更新监测 1.2 v-for就地更新 1.3 什么是虚拟DOM 1.4 diff算法更新虚拟DOM 总结:key值的作用和注意点: 二.过滤器 2.1 vue过滤器-定义使用 2.2 vue过滤器-传参和多过滤器 三. 计算属性(computed) 3.1 计算属性-定义使用 3.2 计算属性-缓存 3.3 计算属
阅读更多...
PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–看板面板与燃尽图燃起图

PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–看板面板与燃尽图燃起图

文章目录 技巧一模14.敏捷--方法--看板（类似卡片）1、 [单选] 根据项目的特点，项目经理建议选择一种敏捷方法，该方法限制团队成员在任何给定时间执行的任务数。此方法还允许团队提高工作过程中问题和瓶颈的可见性。项目经理建议采用以下哪种方法？ 易错14.敏捷--精益、敏捷、看板（类似卡片）--敏捷、精益和看板方法共同的重点在于交付价值、尊重人、减少浪费、透明化、适应变更以及持续改善等方面。
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2