[自然语言处理|NLP]NLP在语言治理和合规性的应用：从原理到实践

# 示例代码：使用情感分析进行舆情监测
from transformers import pipeline

# 加载情感分析模型
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

# 输入舆情文本
public_opinion_text = "公司最新的产品收到了一些消极的评论。"

# 进行情感分析
sentiment_result = sentiment_analyzer(public_opinion_text)

print("舆情情感分析结果:", sentiment_result)

# 示例代码：使用机器翻译进行多语言支持
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# 加载预训练的机器翻译模型和分词器
translator = MarianMTModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh")

# 输入英文文本
english_text = "Welcome to our global community!"

# 进行机器翻译
translation = translator.generate(**tokenizer(english_text, return_tensors="pt", max_length=512))

# 解码翻译结果
translated_text = tokenizer.decode(translation[0], skip_special_tokens=True)

print("中文翻译结果:", translated_text)

# 示例代码：法律文本分析与合规检查
from transformers import pipeline

# 加载命名实体识别模型
ner_analyzer = pipeline("ner")

# 输入法规文本
legal_text = "根据《数据保护法》，组织需要确保用户数据的隐私安全。"

# 进行命名实体识别
ner_result = ner_analyzer(legal_text)

print("法律文本中的实体:", ner_result)

# 示例代码：敏感信息检测
from transformers import pipeline

# 加载敏感信息检测模型
sensitive_info_detector = pipeline("ner", model="textattack/bert-base-uncased-CoNLL03")

# 输入文本
text_with_sensitive_info = "员工工资单已发送，请查收。"

# 进行敏感信息检测
sensitive_info_result = sensitive_info_detector(text_with_sensitive_info)

print("敏感信息检测结果:", sensitive_info_result)