我想开始使用Python中的AI工具。我已经看了一些项目，但我发现他们的例子令人生畏，因为我的经验有限等。例如，我想建立一种方法来比较两个html表并构建一些允许我确定表是否描述相同概念的东西。现在我用蛮力方法做这件事，例如我有一群特定类型的已知表格。我找到并提取所有行标签并创建一组唯一的行标签。然后我拿一个新表并将新表中的行标签与集合中的行标签进行比较，如果行标签的交集足够大，我将其声明为该特定类型的表。
我的阅读虽然表明我应该能够做一些不那么机械和更巧妙的事情，但我正在努力学习如何开始。
任何人都可以向我指出具有可访问示例的资源方向，其中AI工具用于解决特定问题。例如，假设我遇到一个文档中的表，我想看看该表是否是我已经识别的几种类型的表之一。如何传递示例表，然后传递候选表以供检查。如何指定应考虑的表的属性？
当我查看人工智能资源的文档和示例时，我发现它们非常普遍，我知道如何开始就会迷失方向。
我在阅读常见问题后添加了以上内容我认为这是一个公平的问题。我不想让某人编写pyBrain代码来读取我的示例表中我想找到其他人使用过这种或类似内容的情况，以便我可以研究他们的代码。
由于
关闭后我正在编辑它。 Q上的流量似乎是相关的。 NLTK是一个很好的起点。我从iTunes中得到了这本书的软拷贝，然后发现它将是一个很好的资源。如果您在购买之前需要扫描这本书，那么整个过程就是在线NLTK Book但如果您认为该书有用，请购买该书。