大数据关键技术：自然语言处理入门篇

本文主要是介绍大数据关键技术：自然语言处理入门篇，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

分词与词向量#
自然语言处理简介#
自然语言处理概况#
什么是自然语言处理？

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

(1) 计算机将自然语言作为输入或输出：

• 输入对应的是自然语言理解；
• 输出对应的是自然语言生成；

(2) 关于NLP的多种观点：

• A、人类语言处理的计算模型：
  • ——程序内部按人类行为方式操作
• B、 人类交流的计算模型：
  • ——程序像人类一样交互
• C、有效处理文本和语音的计算系统

(3) NLP的应用：

A、机器翻译（Machine Translation）…….

B、MIT翻译系统（MIT Translation System）……

C、文本摘要（Text Summarization）……

D、对话系统（Dialogue Systems）……

E、其他应用（Other NLP Applications）：

　　——语法检查（Grammar Checking）

　　——情绪分类（Sentiment Classification）

　　——ETS作文评分（ETS Essay Scoring）

自然语言处理相关问题#

为什么自然语言处理比较难？

(1) 歧义

“At last, a computer that understands you like your mother”

对于这句话的理解：

　　A、 它理解你就像你的母亲理解你一样；

　　B、 它理解你喜欢你的母亲；

　　C、 它理解你就像理解你的母亲一样

　　D、 我们来看看Google的翻译：终于有了一台像妈妈一样懂你的电脑（看上去Google的理解更像选项A）。

　A到C这三种理解好还是不好呢？

(2) 不同层次的歧义

　　A、 声音层次的歧义——语音识别：

　　——“ ... a computer that understands you like your mother”

　　——“ ... a computer that understands you lie cured mother”

　　B、语义（意义）层次的歧义：

　　　Two definitions of “mother”：

　　　——a woman who has given birth to a child

　　　——a stringy slimy substance consisting of yeast cells and bacteria; is added to cider or wine to produce vinegar

　　C、话语（多语）层次的歧义、句法层次的歧义：

NLP的知识瓶颈

我们需要：

　——有关语言的知识；

　——有关世界的知识；

可能的解决方案：

　——符号方法 or 象征手法：将所有需要的信息在计算机里编码；

　——统计方法：从语言样本中推断语言特性；

（1）例子研究：限定词位置

任务：在文本中自动地放置限定词

样本：Scientists in United States have found way of turning lazy monkeys into workaholics using gene therapy. Usually monkeys work hard only when they know reward is coming, but animals given this treatment did their best all time. Researchers at National Institute of Mental Health near Washington DC, led by Dr Barry Richmond, have now developed genetic treatment which changes their work ethic markedly. ”Monkeys under influence of treatment don’t procrastinate,” Dr Richmond says. Treatment consists of anti-sense DNA - mirror image of piece of one of our genes - and basically prevents that gene from working. But for rest of us, day when such treatments fall into hands of our bosses may be one we would prefer to put off.

（2）相关语法规则

　a) 限定词位置很大程度上由以下几项决定：

　　i. 名词类型-可数，不可数；

　　ii. 照应-特指，类指；

　　iii. 信息价值-已有，新知

　　iv. 数词-单数，复数

　b) 然而，许多例外和特殊情况也扮演着一定的角色，如：

　　i. 定冠词用在报纸名称的前面，但是零冠词用在杂志和期刊名称前面

（3） 符号方法方案

　a) 我们需要哪些类别的知识:

　　i. 语言知识：

　　　-静态知识：数词，可数性，…

　　　-上下文相关知识：共指关系

　　ii. 世界知识：

• 引用的唯一性（美国现任总统），名词的类型（报纸与杂志），名词之间的情境关联性（足球比赛的得分），......

　　iii. 这些信息很难人工编码！

（4）统计方法方案

　a) 朴素方法：

　　i. 收集和你的领域相关的大量的文本

　　ii. 对于其中的每个名词，计算它和特定的限定词一起出现的概率

　　iii. 对于一个新名词，依据训练语料库中最高似然估计选择一个限定词

　b) 实现：

　　i. 语料：训练——华尔街日报(WSJ)前21节语料，测试——第23节

　　ii. 预测准确率：71.5%

　c) 结论：

　　i. 结果并不是很好，但是对于这样简单的方法结果还是令人吃惊

　　ii. 这个语料库中的很大一部分名词总是和同样的限定词一起出现，如：

　　　-“the FBI”,“the defendant”, ...

（5）作为分类问题的限定词位置

​ a) 预测：

　b) 代表性的问题：

　　i. 复数？（是，否）

　　ii. 第一次在文本中出现？

　　iii. 名词（词汇集的成员）

　c) 图表例子略

　d) 目标：学习分类函数以预测未知例子

（6）分类方法

　a) 学习X->Y的映射函数

　b) 假设已存在一些分布D（X,Y)

　c) 尝试建立分布D(X,Y)和D(X|Y)的模型

（7）分类之外

　a) 许多NLP应用领域可以被看作是从一个复杂的集合到另一个集合的映射：

　　i. 句法分析: 串到树

　　ii. 机器翻译: 串到串

　　iii. 自然语言生成:数据词条到串

　b) 注意，分类框架并不适合这些情况！

自然语言处理：单词计数#

语料库及其性质#

(1) 什么是语料库（Corpora）

　i. 一个语料库就是一份自然发生的语言文本的载体，以机器可读形式存储；

(2) 单词计数（Word Counts）

　i. 在文本中最常见的单词是哪些?

　ii. 在文本中有多少个单词?

　iii. 在大规模语料库中单词分布的特点是什么?

(3) 我们以马克吐温的《汤姆索耶历险记》为例：

　单词(word)　　频率（Freq)　　用法(Use)

　the　　　　　　3332　　　　　determiner (article)

　and　　　　　　2972　　　　　conjunction

　a　　　　　　　1775　　　　　determiner

　to　　　　　　　1725　　　　　preposition, inf. marker

　of　　　　　　　1440　　　　　preposition

　was　　　　　　1161　　　　　auxiliary verb

　it　　　　　　　1027　　　　　pronoun

　in　　　　　　　906　　　　　preposition

　that　　　　　　877　　　　　complementizer

　Tom　　　　　　678　　　　　proper name

虚词占了大多数

(4) 这个例句里有多少个单词：

They picnicked by the pool, then lay back on the grass and looked at the stars.

　i. “型”(Type) ——语料库中不同单词的数目，词典容量

ii. “例”(Token) — 语料中总的单词数目

　iii. 注：以上定义参考自《自然语言处理综论》

　iv. 汤姆索耶历险记（Tom Sawyer）中有：

　　1. 词型— 8, 018

　　2. 词例— 71, 370

　　3. 平均频率— 9（注：词例/词型）

(5) 词频的频率：

　大多数词在语料库中仅出现一次!

自然语言处理的一般步骤#

(1) 文本预处理（分词、去除停用词、词干化）

(2) 统计词频

(3) 文本向量化

分词相关知识#

(1) Tokenization

　i. 目标：将文本切分成单词序列

　ii. 单词指的是一串连续的字母数字并且其两端有空格；可能包含连字符和撇号但是没有其它标点符号

　iii. Tokenizatioan 容易吗?

(2) 什么是词?

　i. English:

　　1. “Wash. vs wash”

　　2. “won’t”, “John’s”

　　3. “pro-Arab”, “the idea of a child-as-required-yuppie-possession must be motivating them”, “85-year-old grandmother”

　ii. 东亚语言:

​ 词之间没有空格

(3) 分词（Word Segmentation）

　i. 基于规则的方法: 基于词典和语法知识的形态分析

　ii. 基于语料库的方法: 从语料中学习(Ando&Lee, 2000)）

　iii. 需要考虑的问题: 覆盖面，歧义，准确性

1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法）

2.基于统计：基于词频度统计的分词方法；

3.基于规则：基于知识理解的分词方法。

中文分词——jieba分词#

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。

中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在：

1．与英文为代表的拉丁语系语言相比，英文以空格作为天然的分隔符，而中文由于继承自古代汉语的传统，词语之间没有分隔。　古代汉语中除了连绵词和人名地名等，词通常就是单个汉字，所以当时没有分词书写的必要。而现代汉语中双字或多字词居多，一个字不再等同于一个词。

2．在中文里，“词”和“词组”边界模糊

现代汉语的基本表达单元虽然为“词”，且以双字或者多字词居多，但由于人们认识水平的不同，对词和短语的边界很难去区分。

例如：“对随地吐痰者给予处罚”，“随地吐痰者”本身是一个词还是一个短语，不同的人会有不同的标准，同样的“海上”“酒厂”等等，即使是同一个人也可能做出不同判断，如果汉语真的要分词书写，必然会出现混乱，难度很大。

jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合，对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法。

jieba分词支持三种分词模式：

1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开，适合文本分析：

2. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义；

3. 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再词切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

jieba分词还支持繁体分词和支持自定义分词。

jieba分词器安装#

在python2.x和python3.x均兼容，有以下三种：

1. 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba

2. 半自动安装: 先下载，网址为: http://pypi.python.org/pypi/jieba， 解压后运行: python setup.py install

3. 手动安装: 将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录，

jieba分词可以通过import jieba 来引用

jieba分词主要功能#

先介绍主要的使用功能，再展示代码输出。jieba分词的主要功能有如下几种：

1. jieba.cut：该方法接受三个输入参数：需要分词的字符串; cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM参数用来控制是否适用HMM模型

2. jieba.cut_for_search：该方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用HMM模型，该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

3. 待分词的字符串可以是unicode或者UTF－8字符串，GBK字符串。注意不建议直接输入GBK字符串，可能无法预料的误解码成UTF－8，

4. jieba.cut 以及jieba.cut_for_search返回的结构都是可以得到的generator(生成器), 可以使用for循环来获取分词后得到的每一个词语或者使用

5. jieb.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回list

6. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFUALT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同字典，jieba.dt为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

 

jieba分词器添加自定义词典#

jieba分词器还有一个方便的地方是开发者可以指定自己的自定义词典，以便包含词库中没有的词，虽然jieba分词有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率。

使用命令：

jieba.load_userdict(filename) # filename为自定义词典的路径

在使用的时候，词典的格式和jieba分词器本身的分词器中的词典格式必须保持一致，一个词占一行，每一行分成三部分，一部分为词语，一部分为词频，最后为词性（可以省略），用空格隔开。下面其中userdict.txt中的内容为小修添加的词典，而第二部分为小修没有添加字典之后对text文档进行分词得到的结果，第三部分为小修添加字典之后分词的效果。

 

这里介绍基于TF－IDF算法的关键词抽取, 只有关键词抽取并且进行词向量化之后，才好进行下一步的文本分析，可以说这一步是自然语言处理技术中文本处理最基础的一步。

jieba分词中含有analyse模块，在进行关键词提取时可以使用下列代码

import jieba.analyse
jieba.analyse.extrac_tags(sentence,topK=20,withweight=False,allowPos=())
#sentence为待提取的文本，
#toPK为返回几个TF/tDF权重最大的关键词，默认值为20
#withweight为是否一并返回关键词权重值，默认值为False
#a11 owPOS仅包含指定词性的词，默认值为空，既不筛选
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)#新建rF-IDF实例，idf path为IDF频率文件

jieba.analyse.textrank(sentence,topK=20,withweight=False,allowPOS=('ns','n','vn','v'))
#直接使用，接口相同，注意磨人过滤词性
jieba.analyse.TextRank()
#新建自定义TextRank.实例

基本思想：

1、将待抽取关键词的文本进行分词

2、以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

利用jieba进行关键词抽取#

一个例子：分别使用两种方法对同一文本进行关键词抽取，并且显示相应的权重值。

jieba分词的词性标注#

jieba分词还可以进行词性标注，标注句子分词后每个词的词性，采用和ictclas兼容的标记法，这里知识简单的句一个列子。

#jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)
#新建自定义分词器，tokenizer参数可以指定内部使用的
#jieba.Tokenizer分词器，jieba.posseg.dt为默认词性标注分词器
import jieba.posseg as pseg
words=pseg.cut("我爱北京大学")
for word,flag in words:
	print('%s %s' %(word,flag))

文本向量化表示#

文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量，是文本表示的一种重要方式。目前对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的，也有一部分研究者将句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2vec和str2vec技术。

词袋模型#

词袋模型和表示方法

从书店图书管理员谈起。假设书店有3排书架，分别摆放“文学艺术”、“教育考试”、“烹饪美食”3种主题的书籍，现在新到了3本书分别是《唐诗三百首》、《英语词汇》《中式面点》，你是一名图书管理员，要怎样将这些书摆放到合适的书架上呢？实际上你摆放图书的过程就是分类的过程。如下图所示：

 

文本向量化表示就是用数值向量来表示文本的语义。文本分类领域使用了信息检索领域的词袋模型，词袋模型在部分保留文本语义的前提下对文本进行向量化表示。

One-Hot表示法

One-Hot表示法的数值计算规则为：词语序列中出现的词语其数值为1，词语序列中未出现的词语其数值为0。用数学式子表达为：

文本含有词项文本不含词项wj={1, 文本含有词项 j0, 文本不含词项 j.

例1 已知有下边的几篇英文文本，请用词袋模型One-Hot法向量化表示每篇文本。

从以上介绍可以看到，词袋模型的One-Hot表示法考虑了都有哪些词在文本中出现，用出现的词语来表示文本的语义。

TF表示法

TF表示法的数值计算规则为：词语序列中出现的词语其数值为词语在所在文本中的频次，词语序列中未出现的词语其数值为0。用数学式子表达为：

文本含有词项文本不含词项wj={count(tj), 文本含有词项 j0, 文本不含词项 j

 

其中，t表示词语j,count(t)表示词语j在所在文本出现的次数。

从以上介绍可以看到，词袋模型的TF表示法除了考虑都有哪些词在文本中出现外，还考虑了词语出现的频次，用出现词语的频次来突出文本主题进而表示文本的语义。

TF-IDF表示法

TF-IDF表示法的数值计算规则为：词语序列中出现的词语其数值为词语在所在文本中的频次乘以词语的逆文档频率，词语序列中未出现的词语其数值为0。用数学式子表达为：

文本含有词项文本不含词项wj={count(tj)×idf(tj), 文本含有词项 j0, 文本不含词项 j

已知有下边的几篇英文文本，请用词袋模型TF法向量化表示每篇文本。文本同例1

IDF值计算过程

非词袋模型#

词袋(Bag Of Word)模型是最早的以词语为基础处理单元的文本项量化方法。该模型产生的向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系，而是词典中每个单词在文本中出现的频率。该方法虽然简单易行，但是存在如下三个方面的问题：维度灾难，无法保留词序信息，存在语义鸿沟。

神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）与传统方法估算的不同在于直接通过一个神经网络结构对n元条件概率进行估计。

由于NNLM模型使用低维紧凑的词向量对上下文进行表示，解决了词袋模型带来的数据稀疏、语义鸿沟等问题。

另一方面，在相似的上下文语境中，NNLM模型可以预测出相似的目标词，而传统模型无法做到这一点。

例如，如果在语料中A＝“小狗在院子里趴着”出现1000次，B＝“小猫在院子里趴着”出现1次。A和B的唯一区别就是狗和猫，两个词无论在语义还是语法上都相似。根据频率来估算概率P(A)>>P(B),这显然不合理。如果采用NNLM计算P(A)～P(B)，因为NNLM模型采用低维的向量表示词语，假定相似的词其词向量也相似。

Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。

Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。

这篇关于大数据关键技术：自然语言处理入门篇的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！