จะใช้ Flask หรือ Bottle กับการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างไร

โย่ ว่าไง ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีและคนรักกาแฟเหมือนกัน! ฉันดีใจมากที่มีคุณอยู่ที่นี่ในขณะที่เราดำดิ่งสู่โลกอันน่าทึ่งของการใช้ Flask หรือ Bottle กับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเฮ้ ฉันไม่ใช่แค่บล็อกเกอร์สุ่มๆ ฉันเป็นส่วนหนึ่งของทีมงานที่จัดหาผลิตภัณฑ์ Flask และ Bottle ชั้นยอด ใช่แล้ว คุณได้ยินถูกต้องแล้ว! เรากำลังพูดถึงภาชนะที่ทันสมัยและใช้งานได้จริงซึ่งใช้เก็บเครื่องดื่มของคุณทั้งร้อนและเย็น แต่เรายังจะพูดถึงเฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรมที่มีชื่อเดียวกันด้วย

เริ่มต้นด้วยพื้นหลังเล็กน้อย Flask และ Bottle เป็นเฟรมเวิร์กเว็บแบบไลท์เวทใน Python พวกมันยอดเยี่ยมมากเพราะติดตั้งและใช้งานได้ง่าย ทำให้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและแม้แต่มืออาชีพที่ต้องการสร้างต้นแบบแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นเรื่องเกี่ยวกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ มันเหมือนกับการให้สมองกับคอมพิวเตอร์ของคุณเพื่อสื่อสารกับเราในลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น

เหตุใดคุณจึงต้องการใช้ Flask หรือ Bottle กับ NLP ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสร้างแชทบอท คุณต้องการให้เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้พูด ประมวลผลข้อมูลนั้น และให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง Flask หรือ Bottle อาจเป็นแกนหลักของอินเทอร์เฟซเว็บของแชทบอท ทำให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับมันผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้

ก่อนอื่นเรามาพูดถึง Flask กันก่อน Flask เป็นไมโครเฟรมเวิร์ก ซึ่งหมายความว่าไม่ได้มาพร้อมกับฟีเจอร์ในตัวมากมาย แต่มีความยืดหยุ่นอย่างเหลือเชื่อ หากต้องการใช้ Flask กับ NLP คุณจะต้องติดตั้งไลบรารีบางส่วน สิ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ NLP ใน Python คือ NLTK (Natural Language Toolkit) คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้ pip:

pip ติดตั้งขวด nltk

เมื่อคุณติดตั้งไลบรารีแล้ว ต่อไปนี้คือตัวอย่างง่ายๆ ของวิธีที่คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Flask ที่ใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของประโยค

จากการนำเข้าขวด Flask, ขอ, jsonify นำเข้า nltk จาก nltk.sentiment นำเข้า แอป SentimentIntensityAnalyzer = Flask(__name__) nltk.download('vader_lexicon') sia = SentimentIntensityAnalyzer() @app.route('/analyze_sentiment', method=['POST']) def analyse_sentiment(): data = request.get_json() text = data.get('text') sentiment = sia.polarity_scores(text) return jsonify(sentiment) ถ้า __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

ในโค้ดนี้ เรากำลังสร้างแอปพลิเคชัน Flask ด้วยเส้นทางเดียว/analyze_sentiment- เมื่อคำขอ POST ถูกส่งไปยังเส้นทางนี้ด้วยออบเจ็กต์ JSON ที่มีข้อความแอปพลิเคชันจะใช้ของ NLTKเครื่องวิเคราะห์ความเข้มข้นของความรู้สึกเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความและส่งกลับคะแนนความรู้สึกเป็นการตอบกลับ JSON

ตอนนี้เรามาดูขวดกันดีกว่า Bottle เป็นอีกหนึ่งเฟรมเวิร์กเว็บน้ำหนักเบาที่เรียบง่ายกว่า Flask มันเป็นไฟล์เดียว ดังนั้นคุณจึงสามารถนำเข้ามันลงในสคริปต์ Python ของคุณได้โดยไม่ต้องติดตั้งแพ็คเกจมากมาย

หากต้องการใช้ Bottle กับ NLP คุณสามารถปฏิบัติตามแนวทางที่คล้ายกัน นี่คือตัวอย่าง:

จากการนำเข้าขวด ขวด คำขอ การตอบสนอง json_dumps นำเข้า nltk จากการนำเข้า nltk.sentiment แอป SentimentIntensityAnalyzer = Bottle() nltk.download('vader_lexicon') sia = SentimentIntensityAnalyzer() @app.post('/analyze_sentiment') def analyse_sentiment(): data = request.json text = data.get('text') sentiment = sia.polarity_scores(text) response.content_type = 'application/json' return json_dumps(ความเชื่อมั่น) ถ้า __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

เช่นเดียวกับตัวอย่าง Flask แอปพลิเคชัน Bottle นี้มีเส้นทาง/analyze_sentimentที่วิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความที่ส่งไปในคำขอ POST

ตอนนี้ เรามาเปลี่ยนเกียร์เล็กน้อยแล้วพูดคุยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ขวดและขวดจริงของเรา หากคุณเป็นคอกาแฟ คุณจะรู้ดีว่าการมีขวดหรือขวดคุณภาพดีเพื่อให้กาแฟของคุณร้อนตลอดทั้งวันมีความสำคัญเพียงใด นั่นคือสิ่งที่ของเราหม้อกาแฟหุ้มฉนวนสแตนเลสเข้ามาทำจากสแตนเลสคุณภาพสูง ทนทาน ไม่เป็นสนิม ฉนวนกันความร้อนอยู่ในระดับสูง ดังนั้นกาแฟของคุณจึงคงความร้อนได้นานหลายชั่วโมง

กลับมาที่ด้านการเขียนโปรแกรม มีหลายสิ่งที่คุณสามารถทำได้ด้วย Flask หรือ Bottle และ NLP ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างบริการแปลภาษาได้ คุณสามารถใช้ไลบรารีเช่นหม้อแปลงไฟฟ้าใน Python ซึ่งมีโมเดลการแปลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว

จากการนำเข้าขวด Flask, คำขอ, jsonify จากหม้อแปลงนำเข้า AutoTokenizer, แอป AutoModelForSeq2SeqLM = Flask(__name__) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki - NLP/opus - mt - en - fr") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki - NLP/opus - mt - en - fr") @ app.route('/translate', วิธีการ=['POST']) def แปล (): data = request.get_json() text = data.get('text') input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids output = model.generate(input_ids) การแปล = tokenizer.decode(output[0], skik_special_tokens=True) return jsonify ({'translation': การแปล}) ถ้า __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

แอปพลิเคชั่น Flask นี้ใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากหม้อแปลงไฟฟ้าห้องสมุดเพื่อแปลข้อความภาษาอังกฤษเป็นภาษาฝรั่งเศส

โดยสรุป ไม่ว่าคุณจะสนใจการเขียนโปรแกรมและต้องการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เจ๋งๆ โดยใช้ Flask หรือ Bottle หรือคุณเพียงกำลังมองหาขวดหรือขวดที่ดีเยี่ยมสำหรับเก็บเครื่องดื่มของคุณให้มีอุณหภูมิที่เหมาะสม เราก็ช่วยคุณได้ หากคุณสนใจผลิตภัณฑ์ Flask และ Bottle ของเรา หรือมีคำถามใดๆ เกี่ยวกับการใช้เฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรมกับ NLP อย่าลังเลที่จะติดต่อเพื่อหารือเกี่ยวกับการจัดซื้อจัดจ้าง เรายินดีเสมอที่จะพูดคุยและช่วยคุณค้นหาโซลูชันที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ

อ้างอิง:

• เอกสาร NLTK
• เอกสารประกอบขวด
• เอกสารขวด
• เอกสารประกอบ Transformers ของ Hugging Face