自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，近年来得到了广泛关注和快速发展。在NLP的众多技术中，语义理解与情感分析是两项至关重要的能力。本文将聚焦于这两者的详细介绍，探讨其在自然语言处理中的重要性和应用。
语义理解是指计算机对自然语言文本进行深入分析和理解，从而准确把握文本所传达的意义和上下文关系。这涉及到词汇的语义、句子的句法结构、上下文联系等多个层面。
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
# 输入文本
text = "自然语言处理在语义理解方面取得了显著进展。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 获取模型输出
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print(f"预测的类别是: {predicted_class}")
情感分析是指计算机对自然语言文本进行情感倾向的判断，识别文本表达的是正面、负面还是中立的情感。情感分析广泛应用于社交媒体监测、品牌声誉管理、电影评论分析等领域。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.legacy import data, datasets
# 准备数据集
TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language="zh_core_web_sm")
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)
# 构建模型
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, text):
embedded = self.embedding(text)
output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded)
return self.fc(hidden.squeeze(0))
# 模型训练与评估
# ...（此处省略具体训练代码，以简化示例）
语义理解与情感分析作为自然语言处理中的核心技术，对于提升计算机对自然语言的理解和交互能力具有重要意义。随着技术的不断发展，这些技术将在更多领域得到应用，为人类带来更加智能化、个性化的服务。