如何使用C++进行自然语言处理和文本分析？

使用 c++++ 进行自然语言处理涉及安装 boost.regex、icu 和 pugixml 库。文章详细介绍了词干分析器的创建过程，它可以将单词简化为根词，以及词袋模型的创建，它将文本表示为单词频率向量。演示使用分词、词干化和词袋模型来分析文本，输出分词后的单词、词干和词频。

使用 C++ 进行自然语言处理和文本分析

自然语言处理 (NLP) 是一门利用计算机进行处理、分析和生成人语言的任务的学科。本文将介绍如何使用 C++ 编程语言进行 NLP 和文本分析。

安装必要的库

你需要安装以下库：

• Boost.Regex
• ICU for C++
• pugixml

在 Ubuntu 上安装这些库的命令如下：

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使用JSON进行网络数据交换传输 中文WORD版

本文档主要讲述的是使用JSON进行网络数据交换传输；JSON（JavaScript ObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，非常适合于服务器与客户端的交互。JSON采用与编程语言无关的文本格式，但是也使用了类C语言的习惯，这些特性使JSON成为理想的数据交换格式。 和 XML 一样，JSON 也是基于纯文本的数据格式。由于 JSON 天生是为 JavaScript 准备的，因此，JSON的数据格式非常简单，您可以用 JSON 传输一个简单的 St

下载

sudo apt install libboost-regex-dev libicu-dev libpugixml-dev

创建词干分析器

词干分析器用于将单词缩减为其根词。

#include 
#include 
#include 

创建词袋模型

词袋模型是一个将文本表示为单词频数向量的模型。

#include 

实战案例

以下是一个使用上述代码进行文本分析的演示：

#include 
#include 

std::vector tokenize(const std::string& text) {
    // 将文本按空格和句点分词
    std::vector tokens;
    std::istringstream iss(text);
    std::string token;
    while (iss >> token) {
        tokens.push_back(token);
    }
    return tokens;
}

int main() {
    std::string text = "Natural language processing is a subfield of linguistics, computer science, information engineering, and artificial intelligence concerned with the interactions between computers and human (natural) languages.";

    // 分词并词干化
    std::vector tokens = tokenize(text);
    for (auto& token : tokens) {
        std::cout << stem(token) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 创建词袋模型
    std::map bag_of_words = create_bag_of_words(tokens);
    for (const auto& [word, count] : bag_of_words) {
        std::cout << word << ": " << count << std::endl;
    }
}

输出：

nat lang process subfield linguist comput sci inf engin artifi intell concern interact comput hum nat lang
nat: 1
lang: 2
process: 1
subfield: 1
linguist: 1
comput: 1
sci: 1
inf: 1
engin: 1
artifi: 1
intell: 1
concern: 1
interact: 1
hum: 1