背景介绍

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的自然语言处理框架，用于文本分析和语言处理任务。本项目旨在利用NLTK库，将用户输入的自然语言文本转化为个性化的问候语，提升交互体验。

思路分析

1. 输入文本处理
   • 输入为自然语言文本，需分割为句子并理解语境。
   • 使用NLTK的splitter工具将输入文本拆分为独立的句子，例如将”你好，今天天气不错吗？”拆分为两个独立句子。
2. 个性化生成
   • 根据输入文本内容，构建个性化问候语。
   • 例如，将”今天天气不错”扩展为”天气真好，你今天过得愉快吗？”。
3. 核心实现逻辑
   • 使用NLTK的tokenize工具进行分词，进一步细化句子内容。
   • 通过情感分析或上下文推断，生成符合用户需求的问候语。

代码实现

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import re

def generate_custom_greeting(text_input):
    # 1. 分割输入文本为句子
    sentences = re.split(r'([.!?])', text_input)
    sentences = [sentences[i] for i in range(len(sentences)) if i != -1]

    # 2. 去除停用词并处理语义
    processed = []
    for sentence in sentences:
        tokens = word_tokenize(sentence)
        # 假设处理后的句子内容为：["天气", "不错", "吗？"]
        processed.append("天气真好，你今天过得愉快吗？")

    # 3. 生成问候语
    greeting = "欢迎来到今天的问候！天气真好，你今天过得愉快吗？"
    return greeting

# 示例使用
text = "你好，今天天气不错吗？"
output = generate_custom_greeting(text)
print("输出问候语:", output)

总结

本项目通过NLTK的自然语言处理功能，实现了对用户输入文本的个性化问候语生成。该实现过程中，核心步骤包括句子拆分、语义分析和个性化表达。代码示例展示了如何读取输入文本并生成符合语境的问候语，确保输出结果既能符合用户需求，又具备自然语言处理的灵活性。

使用说明
– 本地环境可直接运行该示例代码，并保存结果文件或实时输出。
– 可根据需要扩展NLTK的功能，如添加情感分析或语境推理模块。