Mavzu: Tabiiy tilni qayta ishlash

Mavzu: Tabiiy tilni qayta ishlash
NLP (Natural Language Processing) - bu odamning og'zaki va yozma nutqini tanib olish, generatsiyalash va qayta ishlashga bag'ishlangan mashina o'rganish yo'nalishi. Sun'iy intellekt va tilshunoslik fanlari kesishmasida joylashgan.
NLP tabiiy tilni qayta ishlash
Tabiiy tillarni qayta ishlash (Natural Language Processing, NLP) texnologiyalari, kompyuterlarga odamlarning tabiiy tillaridagi ma'noni tushuntirish, tushunish va uni boshqa texnologiyalar bilan integratsiyalash imkonini beradi. Bu so'zma-so'z muhokama qilish, matn tahlili, til-modelli qurish va boshqa tarmoqlarda amalga oshiriladi.
Tabiiy tilni qayta ishlovchi texnologiyalarning bir qismi quyidagilarni o'z ichiga oladi:
So'zma-so'z tanishuv (Speech Recognition): Bu texnologiya, so'zni kompyuterlarga tushuntirish uchun foniya ma'lumotlarni o'qib olishni o'z ichiga oladi. Bu, oralarning matn shaklida ifodalanganini aniqlashda va avtomatlashtirilgan tizimlarni boshqarishda ishlatiladi.
Matn tahlili (Text Analysis): Bu texnologiya matnlar bilan ishlaydi va ularni ma'noni tushuntiradi. Matn tahlili, so'zlar, jumlalar, tavsilotlar va ko'p narsalarni tahlil qilish orqali amalga oshiriladi.
So'zlar orasidagi ma'nolar (Word Embeddings): Bu metodda so'zlar raqamli vektorlar (vector) sifatida ifodalangan va ular orasidagi bog'lanishlarni o'rganish uchun ishlatiladi. Ushbu vektorlar, so'zlar orasidagi ma'nolarni ifodalaydi va so'zlar arasidagi bog'lanishlarni belgilashda foydalaniladi.
Til-modelli (Language Models): Til-modellari, odam tilidagi so'z va jumlalarni tushuntirishda yordam beradi. GPT (Generative Pre-trained Transformer) kabi modellalar, ko'pgina NLP vazifalarini bajarishda yaxshi natijalarni ko'rsatadi.
O'rganish (Machine Translation): Bu texnologiya, bir tilni boshqa tilga o'tkazishda yordam beradi. Masalan, ingliz tilidagi matnni o'zbek tiliga o'tkazib berish.
So'z-ma'noni korxona bo'yicha tahlil qilish (Sentiment Analysis): Bu texnologiya, matnlardagi izohlar yoki fikrlarni tahlil qilib, ulardagi hissiyotlarni aniqlashda ishlatiladi.
Til-g'oyalar (Chatbots): Chatbotlar, foydalanuvchilar bilan o'zaro muloqot olishda yordam beradigan NLP texnologiyalardan foydalanadi.
Tabiiy tillarni qayta ishlovchi texnologiyalar, yuridik sohada, tibbiyotda, ma'muriy sohada va boshqa sohalarida muhim vazifalarni bajarishda keng qo'llaniladi.
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# Download NLTK data (if not already downloaded)
nltk.download('vader_lexicon')
# Sample text for sentiment analysis
#text = "NLTK is a fantastic library for natural language processing. I love using it!"
text = "Hello. I come here, because I love my work."
# Initialize the VADER sentiment intensity analyzer
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# Get the sentiment scores
sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)
# Print the sentiment scores
print("Text: ", text)
print("Sentiment Scores: ", sentiment_scores)
# Determine sentiment based on the compound score
if sentiment_scores['compound'] >= 0.05:
sentiment = 'Positive'
elif sentiment_scores['compound'] <= -0.05:
sentiment = 'Negative'
else:
sentiment = 'Neutral'
# Print the overall sentiment
print("Overall Sentiment: ", sentiment)
import nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
# Download NLTK data (if not already downloaded)
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
# Sample text for named entity recognition
text = "Apple Inc. is planning to open a new store in New York City."
# Tokenize the text
tokens = word_tokenize(text)
# Perform part-of-speech tagging
pos_tags = pos_tag(tokens)
# Perform named entity recognition
named_entities = ne_chunk(pos_tags)
# Print the results
print("Original Text: ", text)
print("\nNamed Entities: ", named_entities
from gtts import gTTS
import os
# Text to be converted to speech
#text = "Hello, how are you? I hope you find this text-to-speech example helpful."
text = "Hello. My name is Mumtozali, from Namangan, Uzbekistan"
# Language in which you want to convert
language = 'en'
# Passing the text and language to the engine
tts = gTTS(text=text, lang=language, slow=False)
# Saving the converted audio in a file
tts.save("output.mp3")
# Playing the converted file
os.system("start output.mp3") # This command might be different on different operating systems
|