Page 48 - 高中 信息技术 选择性必修4 人工智能初步

第二章 人工智能基础算法及应用

m1.update(sign)
sign = ml.hexdigest( )
myurl = myurl + '?appid=' + appid + '&q=' + urllib.quote(q) + '&from=' +fromLang + \

'&to=' + toLang + '&salt=' + str(salt) + '&sign=' + sign

try:

# 调用语言翻译人工智能开放创新平台应用程序编程接口
httpClient = httplib.HTTPConnection(' ')
httpClient.request('GET', myurl)
广东教育出版社
# response是HTTPResponse对象
response = httpClient.getresponse( )
# 获得返回的结果，结果为json格式

jsonResponse = response.read( ).decode("utf-8")
# 将json格式的结果转换字典结构
js = json.loads(jsonResponse)
# 取得翻译后的文本结果

dst = str(js["trans_result"][0]["dst"])
print(dst) # 打印结果

机器翻译的核心功能由人工智能开放创新平台的底层程序实现。可以尝试自行修改
Python程序代码，观察运行结果的变化，了解程序运行的机制；或者改变翻译功能，将程
序变成由英文翻译成中文等。

2 . 3 . 3 机器阅读理解

随着计算机应用领域的不断扩大，自然语言处理受到了人们的高度重视。所谓机器阅
读，就是让机器通过阅读和理解大量文字，来有效地整理和总结人类所需要的信息。在人
工智能发展的早期阶段，研究人员倾向于通过以形式逻辑语言来手工构建大规模、结构化

的知识库，并开发以自动推理的方式从知识中获取事实的智能机器。然而，随着现代互联
网的发展，大量以人类语言文字编码的在线信息库建成，例如科技文献、研究成果以文本
语言的形式留存下来，且数量正在快速增长，即使在冷门的专业领域，科学家们的阅读速

度也无法跟上文献数量的增长速度。因此，为了理解和总结文献，从这些文献中提取事实
和假设，针对机器阅读的需求逐步提升。随着机器学习技术在人工智能领域的发展，近年
利用机器学习来实现机器阅读的技术越来越成熟。

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