使用Python和Haskell实现的自然语言处理应用案例

使用Python和Haskell实现自然语言处理（NLP）应用的案例有很多，以下是一些常见的案例：

1. 文本分类: 文本分类是将文本按照一定的标准进行分类的任务。例如，将新闻文章分为体育、科技、娱乐等不同类别。Python中的自然语言处理库NLTK（Natural Language Toolkit）和Haskell中的NLP库NLP/Nat（Natural Language Processing）可以用于实现文本分类。下面是一个Python的例子：

import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier

# 获取电影评论数据集
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
nltk.download('stopwords')

# 特征提取函数
def extract_features(document):
    words = set(document)
    features = {}
    for w in word_features:
        features[w] = (w in words)
    return features

# 提取特征词
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]

# 创建特征集
featuresets = [(extract_features(d), c) for (d,c) in documents]
train_set = featuresets[:1500]
test_set = featuresets[1500:]

# 训练分类器
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)

# 测试分类器
accuracy = nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)
print('Accuracy:', accuracy)

2. 命名实体识别: 命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的名词短语，如人名、地名、机构名等。Python中的NLP库Spacy和Haskell中的NLP/Nat可以用于实现命名实体识别。下面是一个Haskell的例子：

import NLP.Nat

main :: IO ()
main = do
  let text = "Barack Obama was born in Hawaii and went to Harvard Law School."
  nlpModel <- initModel
  entities <- getEntities nlpModel text
  print entities

3. 机器翻译: 机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的任务。Python中的NLP库NLTK和Haskell中的NLP/Nat可以用于实现机器翻译。下面是一个Python的例子：

from nltk.translate import AlignedSent
from nltk.translate import IBMModel1

# 训练IBM Model 1
bitext = []
with open('corpus.en', 'r') as en_file, open('corpus.de', 'r') as de_file:
    for en_sentence, de_sentence in zip(en_file, de_file):
        bitext.append(AlignedSent(en_sentence.strip().split(), de_sentence.strip().split()))

ibm1 = IBMModel1(bitext, 5)

# 翻译句子
en_sentence = 'Hello world'
de_sentence = []
for word in en_sentence.split():
    de_word = ibm1.best_translation(word)
    de_sentence.append(de_word)
print(' '.join(de_sentence))

这些案例提供了使用Python和Haskell实现自然语言处理应用的一些基本示例，可以根据实际需求进行修改和扩展。