在探索电影字幕文件SRT的解析和自然语言处理（NLP）应用时，首先需要了解SRT文件的基本概念。SRT文件是保存在文本文件中的字幕，这些文件通常与视频内容一起使用，以提供时间戳和对话文本。这些字幕文件在诸如亚马逊Prime、Netflix、Hotstar、HBO等流媒体平台上非常常见，它们以.srt扩展名保存，并且包含精确到毫秒的时间戳。
时间戳的格式通常如下：小时:分钟:秒,毫秒。时间范围则用两个时间戳表示，第一个时间戳指向第二个时间戳，中间用两个连字符和一个右尖括号（也称为大于号或尖括号）连接。例如，在电影《星运里的错》中，可以看到这样的时间戳格式。
为了对SRT文件中的数据进行预处理，可以使用正则表达式（ReGex）或专门的库，如Pysrt。以下是一个使用Pysrt库将SRT文件内容写入文本文件的示例代码：
import pysrt
subs = pysrt.open("/content/The.Fault.in.Our.Stars.2014.1080p.BluRay.x264.YIFY.srt")
text_file = open("sample.txt", "wt")
for sub in subs:
text_file.write(sub.text)
print(sub.text)
print()
text_file.close()
在NLP领域，经常使用一些库来帮助处理文本数据。Punkt Sentence Tokenizer是一个将文本分割成句子的库，它使用未监督的算法来创建一个模型，用于缩写词、搭配和开始句子的词汇。在实际使用之前，这个模型需要在目标语言的大量纯文本上进行训练。
Transformers模型在语言处理领域引起了革命性的变化。自从它们首次被引入以来，就在多个信息记录上表现出色，并成为最先进的算法。其中最重要的论文之一是“Attention is all you need”，这篇论文改变了NLP的格局。在这里，使用了T5 Transformer模型。
当时的现有模型大多涉及循环神经网络（RNNs），但这些网络无法捕捉长期依赖关系。长短期记忆网络（LSTM）是RNNs的一个变体，能够捕捉依赖关系，但也存在局限性。Transformer的主要灵感是去除这种递归，同时仍然能够捕捉几乎所有的依赖关系，特别是全局依赖关系。
Transformers提供了成千上万的预训练模型，可以执行分类、信息提取、问题回答、翻译、文本生成等多种文本任务，支持超过一百种语言。它的目标是使最新的信息学技术更容易为每个人所用。
T5是一个文本到文本的模型，允许在涉及输入和输出的问题上进行训练，许多NLP任务都可以在这个格式下进行，包括翻译、摘要等。每个任务都使用文本作为输入，模型被训练以生成一些目标文本。
当在文本上调用NLP时，spaCy首先将文本分词并创建一个Doc对象。随后的文档在多个阶段进行处理，这也被称为处理管道。
句子分割是在处理段落时的最佳方式，一次处理一个句子可以降低复杂性、简化流程，并获取最准确的结果。计算机不像人类那样理解语言，但以正确的方式处理时，它们总是能够做很多事情。
分词是将整个语法、句子、段落或文档分解成更小的单元，如单个词汇或术语的过程。这个小单元被称为每个标记。这些标记可以是词汇、数字或标点符号。除了词汇边界-词汇端点或下一个词汇的开始，这也是形态学分析和抛光的第一步。这个过程非常重要，因为通过分析文本中的词汇可以轻松解释词汇的含义。
每个标记的词性预测需要考虑每个标记，然后确定其余的词性，例如标记是否属于名词、代词、动词、形容词等。
英语也是多种基本词汇格式可用的语言之一。在计算机上工作时，如果一个句子中有多个具有相同基本词汇的词汇，会发现这些词汇在相同的概念中被使用。这个过程被称为NLP中的抛光。