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  • 本文来自简书,本文将带领大家熟悉和回顾一个完整的自然语言处理过程,从分析对象和分析内容两个不同的维度来进行阐述NLP,希望对您的学习有所帮助。2016年全球瞩目的围棋大战中,人类以失败告终,更是激起了各种...
  • 细介绍自然语言处理各主要领域的原理以Java 实现,包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。其中详细介绍了中文分词和词性标注的过程及相关算法,如隐马尔可夫模型等。在自然语言处理的应用领域主要介绍了信息抽取...
  • 统计自然语言处理基础(中文版 高清带书签) 《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著,被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然...
  • 本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍,该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤,到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中,你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构...
  • 语料预处理的过程占整个中文自然语言处理工程的50%到70%,主要包括数据清洗、分词和词性标注、去停用词等。 1、数据清洗 数据清洗就将我们获取到的原始语料进行去噪,将工程不需要的信息进行删除(主要包括HTML代码...

    一 、获取语料
    首先要确定研究领域,通过爬虫爬取该领域的相关网站获取语料。

    二、语料预处理
    语料预处理的过程占整个中文自然语言处理工程的50%到70%,主要包括数据清洗、分词和词性标注、去停用词等。
    1、数据清洗
    数据清洗就将我们获取到的原始语料进行去噪,将工程不需要的信息进行删除(主要包括HTML代码、广告、标签、注释等),保留语料中原始文本的标题和正文等部分。
    2、分词
    文本处理的最小单元是词语。我们需要利用分词工具,将语料中的文本内容切分为一个个词的形式。分词工具有很多中,常用的为jieba分词。
    在这里插入图片描述
    3、词性标注
    给分词后的每个词语打上词性标签。在中文中,大多数词语只有一个词性,或者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性,选取最高频词性,就能实现80%准确率的中文词性标注程序。
    词性标注主要可以分为基于规则和基于统计的方法,下面列举几种统计方法:
    (1)基于最大熵的词性标注
    (2)基于统计最大概率输出词性
    (3)基于HMM的词性标注
    4、去停用词
    停用词是指文本中没有实际意义的词,比如标点符号、语气词等。

    三、特征工程
    经过数据预处理之后,需要将词表示成计算机能够计算的类型,一般为向量的形式。
    常用的表示模型包括词词袋模型和词向量

    四、特征选择
    在一个实际问题中,构造好的特征向量,是要选择合适的、表达能力强的特征。

    五、模型训练
    对于不同的应用需求,我们使用不同的模型,传统的有监督和无监督等机器学习模型

    六、评价指标
    训练好的模需要进行必要的评估,目的让模型对语料具备较好的泛化能力。

    七、模型线上应用
    1、线下训练模型,然后将模型做线上部署,发布成接口服务以供业务系统使用。
    2、在线训练,在线训练完成之后把模型 pickle 持久化,然后在线服务接口模板通过读取 pickle 而改变接口服务。

    展开全文
  • Python自然语言处理中文版pdf(高清文字可复制) 版本说明: 2009 年六月:第一版 Nutshell Handbook, the Nutshell Handbook 标志, 以及O’Reilly 标志是O’Reilly Me dia, Inc.的注册商标。《PYTHON 自然语言处理...
  • 首先谈下这款软件的来源和用途吧,本科至今没有挂科记录,很不幸第一次《英语...此过程其实就是数据清洗过程)最后把所有单词集中汇总,再去除如:a/an/of/on/frist等停用词(中文文本处理也需要对停用词处理,诸如:
  • 《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著,被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》涵盖...
  • 自然语言处理snowNLP包

    2018-07-31 09:42:35
    snowNLP可以进行分词,断句,自动摘要提取,预测,等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  • java语言实现的中文自动分词软件,包含工程源码、可执行文件以及测试文件。该分词程序的切词正率和召回率较高。
  • 自然语言处理

    2021-06-25 08:31:45
    自然语言处理(Natural Language Processing)[编辑]什么是自然语言处理自然语言处理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...

    自然语言处理(Natural Language Processing)

    [编辑]

    什么是自然语言处理

    自然语言处理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。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

    自然语言处理是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。

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    自然语言处理解读

    语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中,只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式,人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而,它也是人工智能的一个重要,甚至核心部分。

    用自然语言与计算机进行通信,这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义,同时也有重要的理论意义:人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机,而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言;人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。

    实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解,后者称为自然语言生成。因此,自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多,而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。

    无论实现自然语言理解,还是自然语言生成,都远不如人们原来想象的那么简单,而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看,通用的、高质量的自然语言处理系统,仍然是较长期的努力目标,但是针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现,有些已商品化,甚至开始产业化。典型的例子有:多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。

    自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性(ambiguity)。

    一个中文文本从形式上看是由汉字(包括标点符号等)组成的一个字符串。由字可组成词,由词可组成词组,由词组可组成句子,进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次:字(符)、词、词组、句子、段,……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象,即形式上一样的一段字符串,在不同的场景或不同的语境下,可以理解成不同的词串、词组串等,并有不同的意义。一般情况下,它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说,从总体上说,并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义,和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面,我们也看到,为了消解歧义,是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来;又如何找到合适的形式,将它们存入计算机系统中去;以及如何有效地利用它们来消除歧义,都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的,还有待长期的、系统的工作。

    以上说的是,一个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来,一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。

    因此,自然语言的形式(字符串)与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看,我们必须消除歧义,而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题,即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

    歧义现象的广泛存在使得消除它们需要大量的知识和推理,这就给基于语言学的方法、基于知识的方法带来了巨大的困难,因而以这些方法为主流的自然语言处理研究几十年来一方面在理论和方法方面取得了很多成就,但在能处理大规模真实文本的系统研制方面,成绩并不显著。研制的一些系统大多数是小规模的、研究性的演示系统。

    目前存在的问题有两个方面:

    迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子,上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究,因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题,尚无明确规律可循,需要加强语用学的研究才能逐步解决。

    人理解一个句子不是单凭语法,还运用了大量的有关知识,包括生活知识和专门知识,这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内;计算机的贮存量和运转速度大大提高之后,才有可能适当扩大范围.

    以上存在的问题成为自然语言理解在机器翻译应用中的主要难题,这也就是当今机器翻译系统的译文质量离理想目标仍相差甚远的原因之一;而译文质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

    [编辑]

    自然语言处理发展历史

    最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年,美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代,国外对机器翻译曾有大规模的研究工作,耗费了巨额费用,但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性,语言处理的理论和技术均不成热,所以进展不大。主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典,翻译时一一对应,技术上只是调整语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如此简单,很多时候还要参考某句话前后的意思。

    大约90年代开始,自然语言处理领域发生了巨大的变化。这种变化的两个明显的特征是:

    (1)对系统输入,要求研制的自然语言处理系统能处理大规模的真实文本,而不是如以前的研究性系统那样,只能处理很少的词条和典型句子。只有这样,研制的系统才有真正的实用价值。

    (2)对系统的输出,鉴于真实地理解自然语言是十分困难的,对系统并不要求能对自然语言文本进行深层的理解,但要能从中抽取有用的信息。例如,对自然语言文本进行自动地提取索引词,过滤,检索,自动提取重要信息,进行自动摘要等等。

    同时,由于强调了“大规模”,强调了“真实文本”,下面两方面的基础性工作也得到了重视和加强。

    (1)大规模真实语料库的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文本的语料库,是研究自然语言统计性质的基础。没有它们,统计方法只能是无源之水。

    (2)大规模、信息丰富的词典的编制工作。规模为几万,十几万,甚至几十万词,含有丰富的信息(如包含词的搭配信息)的计算机可用词典对自然语言处理的重要性是很明显的。

    本条目对我有帮助5

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  • LTP 是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统。LTP 制定了基于 XML 的语言处理结果表示,并在此基础上...LTP提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行

    LTP 是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统。LTP 制定了基于 XML 的语言处理结果表示,并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块 (包括词法、句法、语义等6项中文处理核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)的应用程序接口,可视化工具,并且能够以网络服务(Web Service)的形式进行使用。

    LTP 系统框架图如下所示:

    在这里插入图片描述

    LTP提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。从应用角度来看,LTP为用户提供了下列组件:

    • 针对单一自然语言处理任务,生成统计机器学习模型的工具
    • 针对单一自然语言处理任务,调用模型进行分析的编程接口
    • 系统可调用的,用于中文语言处理的模型文件
    • 针对单一自然语言处理任务,基于云端的编程接口

    1 pyltp安装

    pyltp 是 LTP 的 Python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能。

    pip install pyltp
    

    接下来,需要下载 LTP 模型文件。下载地址为:下载地址
    选择模型版本为ltp_data_v3.4.0.zip
    请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应,否则会导致程序无法正确加载模型。
    将压缩包解压,里面提供了多个模型文件,主要包括:

    cws.model 分句模型
    pos.model 词性标注模型
    ner.model 命名实体识别模型
    parser.model 依存句法分析模型
    pisrl.model 语义角色标注模型

    2 pyltp 使用

    分句

    from pyltp import SentenceSplitter #分句,对句子进行切分
    sentence = SentenceSplitter.split("他叫汤姆拿外衣。汤姆生病了。他去了医院。")
    print("\n".join(sentence))
    segmentor.release()  # 释放模型
    
    他叫汤姆拿外衣。
    汤姆生病了。
    他去了医院。
    

    分词

    from pyltp import Segmentor#导入Segmentor库
    
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/cws.model"#LTP分词模型库
    segmentor = Segmentor()#实例化分词模块
    segmentor.load(math_path)#加载分词库
    
    words = segmentor.segment("他叫汤姆拿外衣。")
    print(' '.join(words).split())#分割分词后的结果
    segmentor.release()  # 释放模型
    
    ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。']
    
    type(words)
    
    pyltp.VectorOfString
    

    这里words = segmentor.segment(“他叫汤姆去拿外衣。”) 的返回值类型是native的VectorOfString类型,可以使用list转换成Python的列表类型

    外接词典

    pyltp 分词支持用户使用自定义词典。分词外部词典本身是一个文本文件(lexicon text),每行指定一个词,编码同样须为 UTF-8,样例如下所示

    词典内容lexicon.txt:

    光明66kv变电站
    1号主变压器
    主变压器
    分接开关
    有载开关
    呼吸器
    硅胶变色
    
    from pyltp import Segmentor#导入Segmentor库
    
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/cws.model"#LTP分词模型库
    segmentor = Segmentor()#实例化分词模块
    segmentor.load_with_lexicon(math_path, '/home/lxn/goal/ltp/lexicon/lexicon.txt') # 加载模型,第二个参数是您的外部词典文件路径
    words = segmentor.segment("光明66kv变电站1号主变压器分接开关呼吸器硅胶变色")
    print(' '.join(words).split())#分割分词后的结果
    segmentor.release()  # 释放模型
    
    ['光明', '66kv', '变电站', '1号', '主变压器', '分接开关', '呼吸器', '硅胶变色']
    

    词性标注

    from pyltp import Postagger#导入Postagger库
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/pos.model"#LTP词性标注模型库
    postagger = Postagger() #实例化词性模块
    postagger.load(math_path)#加载词性库
    words = ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。'] # 分词结果
    postags = postagger.postag(words)# 词性标注
    print(words)
    print(' '.join(postags).split())#分割标注后的结果
    postagger.release()  # 释放模型
    
    ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。']
    ['r', 'v', 'nh', 'v', 'n', 'wp']
    

    在这里插入图片描述

    命名实体识别

    from pyltp import  NamedEntityRecognizer#导入库NamedEntityRecognizer
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/ner.model"#LTP命名实体识别模型库
    recognizer = NamedEntityRecognizer() # 初始化实例 
    recognizer.load(math_path)#加载实体识别库
    words = ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。'] #分词结果
    postags = ['r', 'v', 'nh', 'v', 'n', 'wp']  #词性标注结果
    netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别
    print(' '.join(netags).split())#分割识别后的结果
    recognizer.release()  # 释放模型
    
    ['O', 'O', 'S-Nh', 'O', 'O', 'O']
    

    LTP 采用 BIESO 标注体系。B 表示实体开始词,I表示实体中间词,E表示实体结束词,S表示单独成实体,O表示不构成命名实体。

    LTP 提供的命名实体类型为:人名(Nh)、地名(Ns)、机构名(Ni)。

    B、I、E、S位置标签和实体类型标签之间用一个横线 - 相连;O标签后没有类型标签。

    在这里插入图片描述

    依存句法分析

    from pyltp import  Parser#导入库Parser
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/parser.model"#LTP依存分析模型库
    parser = Parser()  # 初始化实例 
    parser.load(math_path)#加载依存分析库
    words = ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。'] #分词结果
    postags = ['r', 'v', 'nh', 'v', 'n', 'wp']  #词性标注结果
    arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析,这里的words是分词的结果,postags是词性标注的结果
    
    print ("\t".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs) ) # 依存分析
    parser.release()  # 释放模型
    
    2:SBV	0:HED	2:DBL	2:VOB	4:VOB	2:WP
    

    arc.head 表示依存弧的父节点词的索引。ROOT节点的索引是0,第一个词开始的索引依次为1、2、3…

    arc.relation 表示依存弧的关系。

    arc.head 表示依存弧的父节点词的索引,arc.relation 表示依存弧的关系。`

    https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3在这里插入图片描述

    语义角色标注

    import pyltp 
    from pyltp import  SementicRoleLabeller#导入库SementicRoleLabeller
    math_path = "/home/lxn/goal/ltp/ltp_data_v3.4.0/pisrl.model"#LTP语义角色标注模型库
    labeller = SementicRoleLabeller() # 初始化实例
    labeller.load(math_path)#加载语义标注库
    words = ['他', '叫', '汤姆', '拿', '外衣', '。'] #分词结果
    postags = ['r', 'v', 'nh', 'v', 'n', 'wp']  #词性标注结果
    roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注,这里的words是分词结果,postags是词性标注结果,arcs是依存句法分析结果
    
    # 打印结果
    for role in roles:
        print (role.index, "".join(
            ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))
    labeller.release()  # 释放模型
    
    1 A0:(0,0)A1:(2,2)A2:(3,4)
    3 A1:(4,4)
    

    在这里插入图片描述

    参考文献

    https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html

    https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3

    在线演示环境:http://ltp.ai/demo.html

    展开全文
  • 中文自然语言处理的完整流程

    千次阅读 2020-09-19 20:10:43
    语料,即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以,人们简单地用文本作为替代,并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库(Corpus...

    第一步:获取语料

    语料,即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以,人们简单地用文本作为替代,并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库(Corpus),当有几个这样的文本集合的时候,我们称之为语料库集合(Corpora)。(定义来源:百度百科)按语料来源,我们将语料分为以下两种:

    1.已有语料

    很多业务部门、公司等组织随着业务发展都会积累有大量的纸质或者电子文本资料。那么,对于这些资料,在允许的条件下我们稍加整合,把纸质的文本全部电子化就可以作为我们的语料库。

    2.网上下载、抓取语料

    如果现在个人手里没有数据怎么办呢?这个时候,我们可以选择获取国内外标准开放数据集,比如国内中文汉语有搜狗语料人民日报语料。国外的因为大都是英文或者外文,这里暂时用不到。也可以选择通过爬虫自己去抓取一些数据,然后来进行后续内容。

    第二步:语料预处理

    这里重点介绍一下语料的预处理,在一个完整的中文自然语言处理工程应用中,语料预处理大概会占到整个50%-70%的工作量,所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。下面通过数据洗清、分词、词性标注、去停用词四个大的方面来完成语料的预处理工作。

    1.语料清洗

    数据清洗,顾名思义就是在语料中找到我们感兴趣的东西,把不感兴趣的、视为噪音的内容清洗删除,包括对于原始文本提取标题、摘要、正文等信息,对于爬取的网页内容,去除广告、标签、HTML、JS 等代码和注释等。常见的数据清洗方式有:人工去重、对齐、删除和标注等,或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。

    2.分词*******

    中文语料数据为一批短文本或者长文本,比如:句子,文章摘要,段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的,有一定含义。而进行文本挖掘分析时,我们希望文本处理的最小单位粒度是词或者词语,所以这个时候就需要分词来将文本全部进行分词。

    常见的分词算法有:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法,每种方法下面对应许多具体的算法。

    当前中文分词算法的主要难点歧义识别新词识别,比如:“羽毛球拍卖完了”,这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”,也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”,如果不依赖上下文其他的句子,恐怕很难知道如何去理解。

    3.词性标注

    词性标注,就是给每个词或者词语打词类标签,如形容词、动词、名词等。这样做可以让文本在后面的处理中融入更多有用的语言信息。词性标注是一个经典的序列标注问题,不过对于有些中文自然语言处理来说,词性标注不是非必需的比如,常见的文本分类就不用关心词性问题,但是类似情感分析、知识推理却是需要的,下图是常见的中文词性整理。

    常见的词性标注方法可以分为基于规则基于统计的方法。其中基于统计的方法,如基于最大熵的词性标注、基于统计最大概率输出词性和基于 HMM 的词性标注。

    enter image description here

     

    4.去停用词

    停用词一般指对文本特征没有任何贡献作用的字词,比如标点符号、语气、人称等一些词。所以在一般性的文本处理中,分词之后,接下来一步就是去停用词。但是对于中文来说,去停用词操作不是一成不变的,停用词词典是根据具体场景来决定的,比如在情感分析中,语气词、感叹号是应该保留的,因为他们对表示语气程度、感情色彩有一定的贡献和意义。

    第三步:特征工程

    做完语料预处理之后,接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然,如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字,确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量

    词袋模型(Bag of Word, BOW),即不考虑词语原本在句子中的顺序,直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合(如 list),然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式,TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

    词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot,这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词。还有 Google 团队的 Word2Vec,其主要包含两个模型:跳字模型(Skip-Gram)和连续词袋模型(Continuous Bag of Words,简称 CBOW),以及两种高效训练的方法:负采样(Negative Sampling)和层序 Softmax(Hierarchical Softmax)。值得一提的是,Word2Vec 词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。除此之外,还有一些词向量的表示方式,如 Doc2VecWordRank FastText 等。

    第四步:特征选择

    同数据挖掘一样,在文本挖掘相关问题中,特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中,构造好的特征向量,是要选择合适的、表达能力强的特征。文本特征一般都是词语,具有语义信息,使用特征选择能够找出一个特征子集,其仍然可以保留语义信息;但通过特征提取找到的特征子空间,将会丢失部分语义信息??。所以特征选择是一个很有挑战的过程,更多的依赖于经验和专业知识,并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前,常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

    第五步:模型训练

    在特征向量选择好之后,接下来要做的事情当然就是训练模型,对于不同的应用需求,我们使用不同的模型,传统的有监督和无监督等机器学习模型, 如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型;深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在后续的分类、聚类、神经序列、情感分析等示例中都会用到,这里不再赘述。下面是在模型训练时需要注意的几个点。

    1.注意过拟合、欠拟合问题,不断提高模型的泛化能力。

    过拟合:模型学习能力太强,以至于把噪声数据的特征也学习到了,导致模型泛化能力下降,在训练集上表现很好,但是在测试集上表现很差

    常见的解决方法有:

    • 增大数据的训练量;
    • 增加正则化项,如 L1 正则和 L2 正则;
    • 特征选取不合理,人工筛选特征和使用特征选择算法;
    • 采用 Dropout 方法等。

    欠拟合:就是模型不能够很好地拟合数据,表现在模型过于简单????

    常见的解决方法有:

    • 添加其他特征项;
    • 增加模型复杂度,比如神经网络加更多的层、线性模型通过添加多项式使模型泛化能力更强;
    • 减少正则化参数,正则化的目的是用来防止过拟合的,但是现在模型出现了欠拟合,则需要减少正则化参数。

    2.对于神经网络,注意梯度消失和梯度爆炸问题。

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空空如也

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