《自然语言处理入门》第02章
自然语言处理基础入门教程
自然语言处理基础入门教程第一章：自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。
NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。
第二章：文本预处理在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。
文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。
其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。
第三章：词向量表示为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。
词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。
其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。
第四章：文本分类文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。
文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。
第五章：命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。
常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。
快速入门NLP自然语言处理
快速入门NLP自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门探索和理解人类语言用于人机交互的学科。
随着人工智能的快速发展，NLP在智能助手、机器翻译、情感分析、信息提取等领域发挥着重要作用。
本文将介绍NLP的基本概念、常见任务及应用，以及入门NLP的步骤。
一、NLP的基本概念NLP是研究自然语言与计算机之间的相互作用的学科。
它旨在让计算机能够理解、分析和产生自然语言，从而实现对人类语言的智能处理。
NLP的基本概念包括句子分词、词性标注、句法分析、语义分析等。
通过这些技术，计算机可以对文本进行自动化处理。
二、常见NLP任务及应用1. 句子分词（Sentence Segmentation）：将连续的文本划分为句子。
这对于文本处理非常重要，因为大部分NLP任务是在句子级别上进行的。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：对于给定的句子，为每个词汇标记其词性，如名词、动词等。
词性标注对于句子语义的理解和文本处理非常关键。
3. 句法分析（Parsing）：通过分析句子的语法结构，理解句子的组成和句子内部每个词汇之间的关系。
句法分析广泛应用于机器翻译、问答系统等领域。
4. 语义分析（Semantic Analysis）：通过分析句子的语义，理解句子的意义。
语义分析可以用于情感分析、文本分类等任务。
5. 信息提取（Information Extraction）：从大量文本中提取结构化信息。
例如，从新闻报道中提取事件、地点、人物等重要信息，用于知识图谱构建和文本挖掘。
三、入门NLP的步骤1. 学习基础知识：了解自然语言处理的基本概念和常见任务。
学习文本处理的基本技术，如句子分词、词性标注等。
2. 构建语料库：收集一个适合自己感兴趣领域的语料库。
语料库可以是网络上的文章、书籍、新闻等文本数据。
通过构建语料库，可以用于后续的文本处理和模型训练。
《自然语言处理》入门教程
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第九章 自然语言处理
9.1 Python常用自然语言处理工具 9.2 文本处理 9.3 词法分析 9.4 语法分析 9.5 实战：搜索引擎 习题
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9.2 文本处理
第九章 自然语言处理
9.2.1 文本获取
当今主流的自然语言处理研究使用机器学习或统计模型技术。隐马尔可夫模型 （Hidden Markov Model，HMM）的使用，以及越来越多的基于统计模型的研究， 使得系统拥有了更强的对未知输入的处理能力。那么，一个首要问题是，如何获取大量 的数据？无论是统计模型还是机器学习，其准确率都建立在样本好坏的基础上，样本空 间是否足够大，样本分布是否足够均匀，这些也都将影响算法的最终结果。 1. 获取语料库 一种方法是在网络上寻找一些第三方提供的语料库，如比较有名的开放语料库wiki。但 在很多实际情况中，所研究或开发的系统往往应用于某种特定的领域，这些开放语料库 无法满足需求。这时就需要使用另一种方法——用爬虫主动获取想要的信息（详见第7 章 ） 。 网 络 信 息 丰 富 多 彩 ， 爬 虫 获 取 的 网 页 内 容 格 式 多 种 多 样 ， 如 HTML 、 XML 、 Word等。这些内容包含大量垃圾数据，如声音、动画、图片、广告、Web标签等，这 些数据直接影响后期文本处理。如何对这些噪声数据进行过滤，只保存单纯的文本格式， 是Web信息处理需要深入研究的课题。
第九章 自然语言处理
9.1.1 Python自然语言处理工具包NLTK
自然语言处理工具包NLTK是NLP领域最常使用的一个Python库。NLTK是由美国宾夕 法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper开发的。NLTK包括图形演示和示例数据， 其提供了WordNet这种方便处理词汇资源的接口，以及分类、分词、词干提取、标注、 语法分析、语义推理等类库。 NLTK网站：/。 安装NLTK的命令：sudo pip install -U nltk。 安装NumPy的命令（可选）：sudo pip install -U numpy。 安装测试的命令：python then type import nltk。
自然语言处理入门读书札记
《自然语言处理入门》读书札记一、自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门跨领域学科，涉及计算机科学、语言学、数学等多个领域。
它的主要研究对象是人类自然语言的本质及其计算机化的表示、获取和处理。
自然语言处理旨在让计算机能够理解和生成人类语言，从而实现人机交互的智能化。
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理已经成为信息技术领域的重要分支。
自然语言处理的应用范围非常广泛，在日常生活领域，我们使用的智能手机、智能音箱等设备，背后都有自然语言处理技术作为支撑，实现语音助手、智能客服等功能。
在商业领域，自然语言处理用于数据分析、市场调研等，帮助企业从海量信息中提取有价值的数据。
在医疗领域，自然语言处理可用于病历分析、疾病诊断等，提高医疗效率。
自然语言处理还在机器翻译、智能写作、舆情监测等领域发挥着重要作用。
自然语言处理的发展历史可以追溯到计算机诞生的初期，随着计算机技术的不断进步和语言学理论的深入发展，自然语言处理技术也在不断进步。
自然语言处理技术已经取得了许多重要突破，如语音识别、文本分类、机器翻译等方面都取得了显著成果。
自然语言处理仍然面临着许多挑战，如语义理解、语境感知等方面的问题仍然是研究的热点和难点。
对于初学者来说，学习自然语言处理需要掌握一定的计算机科学基础，如数据结构、算法等。
还需要了解语言学的基础知识，如语法、语义等。
在学习过程中，可以通过阅读相关教材、参加在线课程、参与实践项目等方式不断提高自己的技能。
通过系统地学习自然语言处理技术，我们可以更好地理解和应用这一领域的知识，为未来的研究和应用打下坚实的基础。
1. 自然语言处理定义及重要性自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门跨学科的综合性科学，它致力于研究和解决如何让计算机理解和生成人类语言的问题。
NLP结合了语言学、计算机科学、数学和人工智能等多个领域的知识，让计算机能够解析、理解并生成人类自然语言的文本，实现人机交互的便利性和高效性。
NLP课件(自然语言处理课件)
目录•自然语言处理概述•基础知识与技术•词法分析与词性标注•句法分析与依存句法•语义理解与情感分析•信息抽取与问答系统•机器翻译与文本生成•总结与展望自然语言处理概述自然语言处理定义0102 03自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，研究如何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。
NLP旨在让计算机理解和生成人类的语言，以实现人机交互的智能化。
NLP涉及语言学、计算机科学、数学、心理学等多个学科领域的知识和技术。
语音识别和合成将人类语音转换成文本或将文本转换成人类语音。
自动提取文本中的重要信息并生成摘要。
智能问答根据用户提出的问题，自动检索相关信息并生成简洁明了的回答。
机器翻译将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。
情感分析识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。
以语言学为基础，研究词语的形态、语法和语义等。
引入统计学方法，利用大规模语料库进行语言模型的训练和应用。
借助深度学习技术，通过神经网络模型实现更复杂的自然语言处理任务。
跨模态自然语言处理、低资源自然语言处理、可解释性自然语言处理等。
早期阶段统计方法阶段深度学习阶段当前趋势基础知识与技术ABDC词汇学研究词汇的起源、发展、变化和词汇的分类、构成、意义等方面的知识。
句法学研究句子中词语之间的结构关系和组合方式，以及句子的分类、变换和生成等方面的知识。
语义学研究语言符号与所指对象之间的关系，以及语言符号之间的意义关系和语义角色等方面的知识。
语用学研究语言在特定语境中的使用和理解，以及语言交际中的言外之意和语用含义等方面的知识。
计算机体系结构了解计算机的基本组成和工作原理，包括中央处理器、存储器、输入输出设备等。
了解中文分词的基本原理和常用算法，如基于字符串匹配的分词算法、基于统计的分词算法等。
分词算法熟悉词性标注的基本原理和常用算法，如基于规则的词性标注算法、基于统计的词性标注算法等。
词性标注算法掌握句法分析的基本原理和常用算法，如基于规则的句法分析算法、基于统计的句法分析算法等。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一项重要技术，主要研究人类语言与计算机之间的相互理解和交互。
随着人工智能的快速发展和普及，NLP已经成为了许多领域的关键技术，例如机器翻译、智能客服、文本分类等。
一、自然语言处理的背景和意义自然语言处理的发展源于对于人机交互的需求。
传统的计算机只能通过编程语言与人进行交互，而人类与人类之间则通过自然语言进行交流。
为了实现计算机与人之间的更加自然和高效的交互，自然语言处理应运而生。
自然语言处理的意义在于能够将人类语言转化为计算机可以处理的形式，并通过算法和模型来理解和使用自然语言。
这使得计算机能够读懂和处理大量的文本，从而为人们提供更多的智能化服务。
二、自然语言处理的基本技术1. 词法分析词法分析是自然语言处理中的一个基础技术，其主要任务是将输入的文本分解成若干个基本的单词或者词组。
这对于后续的语义分析和文本理解非常重要。
2. 语法分析语法分析是指对文本进行结构性的分析，识别语句中的主谓宾、修饰关系等重要信息。
通过语法分析，计算机可以建立起对语句结构的深入理解。
3. 语义分析语义分析是自然语言处理中的一个关键技术，其目的是从语句中抽取出潜在的语义信息。
语义分析主要通过识别实体、关系和事件等要素来实现，从而将人类语言转化为计算机可以理解的形式。
4. 机器翻译机器翻译是自然语言处理中的一个重要领域，其目标是实现不同自然语言之间的自动翻译。
通过机器翻译技术，人们可以突破不同语言之间的障碍，实现跨语言的交流和合作。
5. 情感分析情感分析是自然语言处理中的一个热门研究方向，其任务是自动判断文本中表达的情绪和情感倾向。
情感分析在社交媒体分析、舆情监控等领域具有广泛的应用。
三、自然语言处理的应用领域1. 搜索引擎搜索引擎是自然语言处理技术最早得到应用的领域之一。
通过自然语言处理，搜索引擎可以理解用户的搜索意图，并提供与之相关的搜索结果。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。
它涉及语言学、计算机科学、统计学等多个学科的知识，旨在构建一套系统化的方法和技术，以便计算机能够有效地与人类进行自然语言的交互。
一、概述自然语言处理是对人类语言进行处理和分析的技术，主要目标是实现语言的自动理解和生成。
它可以应用于各种领域，如机器翻译、自动问答、情感分析、文本分类等。
自然语言处理的主要任务包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
二、分词分词是自然语言处理的基础任务之一，它将一段连续的文本分割成一个个独立的词语。
中文分词是相对复杂的，因为中文中没有像英文那样用空格分隔单词。
常见的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。
三、词性标注词性标注是为文本中的每个词语赋予其应有的词性，如动词、名词、形容词等。
词性标注对于进一步的句法分析和语义理解非常重要。
四、句法分析句法分析是自然语言处理中的重要任务，它用于分析句子的结构和成分之间的关系。
常见的句法分析方法有依存句法分析和成分句法分析。
依存句法分析强调词与词之间的依存关系，成分句法分析则将句子结构划分为短语或子句。
五、语义理解语义理解是自然语言处理的核心任务之一，它用于理解句子的意思和语义关系。
语义理解常用于问答系统、机器翻译等场景。
常见的语义理解方法有词向量表示、语义角色标注等。
六、文本生成文本生成是自然语言处理的重要应用之一，它用于生成符合语法规则和语义要求的文本。
文本生成常用于机器翻译、自动摘要、智能问答等场景。
七、应用领域自然语言处理技术在各个领域有着广泛的应用。
在机器翻译领域，自然语言处理技术可以实现跨语言的翻译；在情感分析领域，可以根据用户的情感倾向分析其评论；在智能问答系统中，可以根据用户提出的问题生成准确的回答。
八、发展前景随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术将会得到进一步的提升和应用。
【全文】自然语言处理
...... 只要处理对象涉及自然语言的都需要NLP！
自然语言处理的基本任务
语言分析：分析语言表达的结构和含义
词法分析：形态还原、词性标注、命名实体（人名、 地名、机构名）识别、分词（汉语、日语等）等
句法分析：组块分析、结构分析、依存分析 语义分析：词义、句义（逻辑、格关系、......）、
另外，还可以按SVO型（主－动－宾）、VSO型（动－ 主－宾）和SOV 型(主－宾－动) 分类
自然语言处理的难点
歧义处理
有限的词汇和规则表达复杂、多样的对象
语言知识的表示、获取和运用 成语和惯用型的处理 对语言的灵活性和动态性的处理
灵活性：同一个意图的不同表达，甚至包含错误的语法等 动态性：语言在不断的变化，如：新词等
中国农工民主党第十二届中央常务委员会 第一次会议
情感分析（Sentiment Analysis或 Opinion Analysis ）
分析文章（评论）对某个对象（社会热点事件、 产品或者服务）的态度（正面还是负面）。
政府舆情分析：热点事件发现、预警 企业市场决策：产品意见调查、产品推荐 消费者购买决策 ......
2版），清华大学出版社，2002 赵铁军等，机器翻译原理，哈尔滨工业大学出版社，2000 宗成庆等译，统计机器翻译，电子工业出版社，2012
Peter F. Brown, et al., A Statistical Approach to MT, Computational Linguistics, 1990,16(2)
翻译记忆体（Translation Memory，简称TM） 双语对照的文本编辑 ...
自动摘要（Text Summarization）
利用计算机自动地从原始文档中提取全面、准确 地反映该文档中心内容的简洁、连贯的短文。
自然语言处理课件PPT课件
自然语言处理课件PPT课件•自然语言处理概述•基础知识与技术•词法分析与词性标注•句法分析与句子理解•语义理解与表示学习•信息抽取与问答系统•情感分析与观点挖掘•机器翻译与自动摘要•自然语言处理前沿技术01自然语言处理概述自然语言处理定义NLP旨在让计算机能够理解和生成人类的语言，从而实现更自然、更智能的人机交互。
统计语言模型阶段早期阶段基于大规模语料库的统计方法成为主流，实现了更准确的词性标注、句法分析和机器翻译等任务。
深度学习阶段语音识别与合成将人类语音转换为文本或将文本转换为人类语音，实现语音交互和语音合成。
根据特定主题或要求，自动生成结构合理、语义通顺的文本。
智能问答根据用户提出的问题，自动检索相关信息并生成简洁明了的回答。
机器翻译将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，实现情感分析02基础知识与技术研究词汇的起源、发展、变化和词汇的分类、构成、意义等方面的知识。
研究句子中词语的排列组合规律，以及句子成分之间的关系和层次结构。
研究语言符号与所指对象之间的关系，以及语言符号之间的意义联系和逻辑关系。
研究语言在特定语境中的使用和理解，涉及说话人、听话人、语境等多个因素。
词汇学句法学语义学语用学计算机体系结构了解计算机硬件系统的组成和工作原理，包括中央处理器、存储器、输入输出设备等。
操作系统掌握操作系统的基本概念、功能、分类和常用命令，以及进程管理、内存管理、文件管理等方面的知识。
编程语言与算法熟悉至少一门编程语言，掌握基本的数据结构、算法和设计模式，以及编程规范和调试技巧。
常用算法与模型分词算法词向量模型语言模型命名实体识别03词法分析与词性标注词法分析原理及方法基于规则的方法基于统计的方法深度学习方法词性标注方法及实现基于规则的方法01基于统计的方法02深度学习方法03典型案例分析案例一案例二案例三04句法分析与句子理解短语结构树依存关系图深层语义表示030201句法结构表示方法基于统计的方法利用大规模语料库学习句法结构概率模型，如基于PCFG 、RNN 、Transformer 等的句法分析模型。
自然语言处理的基础知识(Ⅱ)
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及人工智能、计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释、操纵人类语言。
它对人类语言的模式、结构和含义进行分析，从而使计算机能够理解和生成语言。
在当今的信息时代，NLP技术已被广泛应用于文本翻译、语音识别、情感分析、智能客服等各个领域。
本文将就自然语言处理的基础知识进行探讨，旨在让读者对这一领域有一个全面的了解。
**文本预处理**在进行自然语言处理之前，首先需要对文本进行预处理。
这包括对文本进行分词、去除停用词、词干化和词性标注等操作。
分词是将一段文本切分成若干个词语的过程，常用的分词工具有jieba、NLTK和Stanford NLP等。
去除停用词是指去除那些在文本中频繁出现但没有实际含义的词语，如“的”、“了”、“是”等。
词干化是将词语还原为其原形的过程，比如将“running”还原为“run”。
词性标注则是给文本中的词语打上相应的词性标签，如名词、动词、形容词等。
这些预处理操作能够提高文本的可读性和可分析性，为后续的自然语言处理任务奠定基础。
**词向量表示**词向量表示是自然语言处理中的重要概念，它将词语映射到一个高维向量空间中，从而能够用向量的形式表示词语的语义信息。
常用的词向量表示模型包括word2vec、GloVe和fastText等。
这些模型通过训练语料库中的词语共现信息，学习出每个词语的向量表示。
通过词向量表示，我们能够计算词语之间的相似度，进行词语的聚类和分类等操作。
词向量表示为自然语言处理任务提供了一个基础性的方法，为后续的文本分析和理解提供了便利。
**文本分类**文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在将输入的文本分到预定义的类别中。
文本分类技术已被广泛应用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域。
常用的文本分类模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、深度学习模型等。
这些模型能够对文本进行特征提取和分类，从而实现对文本的自动分类和标注。
自然语言处理技术基础
自然语言处理技术基础
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种掌握人类自然语言的技术，该技术主要面向计算机处理人类语言。
它是人工智能的分支之一，旨在使计算机能够理解、分析、翻译、生成和操纵自然语言。
NLP技术主要包括以下几个方面：
1. 分词：将一整段文本分成有意义的词语作为分析的基本单位。
2. 词性标注：对分好的词语进行标注，标注它们在句子中的语法角色。
3. 句法分析：分析词语之间的语法关系，确定句子的结构。
4. 语义分析：分析句子的语义结构，进一步推断潜在的含义和目的。
5. 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
6. 情感分析：分析文本中蕴含的情感，识别出情感倾向，如正面情感、负面情感。
以上技术在NLP领域中具有重要意义。
它们被广泛应用于许多领域，如机器翻译、情感分析、智能客服等。
NLP技术极大地提高了计算机的自然语言处理水平，并且将来还有广阔的发展前景。
学习自然语言处理的基础知识
学习自然语言处理的基础知识在当今数字化和信息化的时代，自然语言处理已经成为一项极其重要的技术。
它让计算机能够理解和处理人类的语言，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
那么，什么是自然语言处理？它的基础知识又包括哪些呢？让我们一起来探索一下。
自然语言处理，简单来说，就是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。
这可不是一件简单的事情，因为人类的语言非常复杂，充满了模糊性、多义性和上下文依赖。
但正是这种复杂性，也使得自然语言处理充满了挑战和魅力。
要理解自然语言处理，首先我们要了解语言的基本构成要素。
语言最基本的单位是词汇，也就是我们所说的单词。
每个单词都有其特定的含义和用法。
比如“苹果”这个词，它代表了一种水果。
但在不同的语境中，“苹果”可能还有其他的隐喻或象征意义。
词汇组成了句子，句子则是表达完整意思的基本单位。
句子的结构和语法规则对于理解其含义至关重要。
比如，在英语中，“I ate an apple”和“An apple was eaten by me”这两个句子虽然语序不同，但表达的是相同的意思。
在自然语言处理中，词法分析是一个重要的环节。
它研究单词的形态、词性和词义等方面。
通过词法分析，计算机可以识别单词的不同形式和用法，从而更好地理解文本。
句法分析则关注句子的结构和语法规则。
它要确定句子中的主语、谓语、宾语等成分，以及句子之间的关系。
这对于理解句子的含义和逻辑关系非常关键。
语义理解是自然语言处理的核心之一。
它要弄清楚文本所表达的真正含义。
这不仅仅是对单词和句子的表面理解，还需要考虑上下文、背景知识和常识等因素。
例如，“他去银行”，这里的“银行”可能指的是金融机构，也可能是河边的堤岸，具体含义要根据上下文来判断。
语用分析则更进一步，考虑语言在特定情境和社交环境中的使用方式和意图。
比如，同样是一句“你好”，在不同的场合，可能是礼貌的问候，也可能是敷衍的打招呼。
除了对语言本身的分析，自然语言处理还涉及到很多技术和方法。
自然语言处理的基础知识
自然语言处理的基础知识自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
它涉及语言学、计算机科学和统计学等多个学科的交叉，是人工智能领域中的一个热门研究方向。
1. 语言的组成和结构语言是人类交流的基本工具，它由词汇、语法和语义组成。
词汇是语言的基本单位，而语法规则则决定了词汇如何组合成句子。
语义则关注词汇和句子的意义。
在自然语言处理中，我们需要对语言进行分词、句法分析和语义理解等处理，以便计算机能够理解和处理人类语言。
2. 文本预处理在进行自然语言处理之前，我们通常需要对文本进行预处理。
预处理包括去除标点符号、停用词和数字等无关信息，进行词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）等操作，以及构建词袋模型（bag-of-words model）等。
这些预处理步骤有助于简化文本的复杂性，提高后续处理的效果。
3. 词向量表示词向量是将词汇转换为向量表示的一种方法。
常用的词向量表示方法有独热编码（one-hot encoding）和词嵌入（word embedding）。
独热编码将每个词汇表示为一个稀疏向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。
而词嵌入则将每个词汇表示为一个稠密向量，其中每个元素都是实数。
词嵌入能够更好地捕捉词汇之间的语义关系，因此在自然语言处理中被广泛应用。
4. 词性标注词性标注是指为文本中的每个词汇确定其词性（part-of-speech）的任务。
词性标注对于理解句子的语法结构和语义含义非常重要。
常用的词性标注方法有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法依赖于预定义的规则和词典，而基于统计的方法则利用大规模的标注语料库进行训练，通过统计模型来预测词性。
5. 句法分析句法分析是指为句子中的每个词汇确定其在句子中的句法角色和句法关系的任务。
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目录
1.自然语言处理概述
2.自然语言处理的应用领域
3.自然语言处理的基础技术
4.自然语言处理的发展趋势
正文
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类的自然语言。
随着互联网和大数据技术的发展，自然语言处理已经广泛应用于各个领域，例如搜索引擎、智能客服、语音助手等。
自然语言处理的应用领域主要有以下几个：
首先，搜索引擎是自然语言处理技术应用最为广泛的领域之一。
通过自然语言处理技术，搜索引擎可以理解用户的查询，并从海量的网页中找到与用户查询相关的内容。
其次，智能客服也是自然语言处理技术的重要应用领域。
通过自然语言处理技术，智能客服可以理解用户的问题，并给出相应的回答。
这不仅提高了客服效率，也提升了用户体验。
再次，语音助手也是自然语言处理技术的重要应用之一。
通过自然语言处理技术，语音助手可以理解用户的语音指令，并进行相应的操作。
自然语言处理的基础技术主要包括文本分类、信息抽取、语音识别等。
文本分类是指将文本按照一定的标准进行分类；信息抽取是指从文本中提取出有用的信息；语音识别是指将语音转化为文本。
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自然语言处理入门小白从0开始学自然语言处理+学习笔记（二）
⾃然语⾔处理⼊门⼩⽩从0开始学⾃然语⾔处理+学习笔记（⼆）接上篇⽂章《⾃然语⾔处理⼊门⼩⽩从0开始学⾃然语⾔处理+学习笔记（⼀）》1、⾃然语⾔处理学习路径规划⾃然语⾔处理（NLP）开发环境搭建√分词demo（搭建helloworld⼯程）√案例：nlp实现预测天⽓冷暖感知度 √---案例需求和数据准备√---可视化数据分析√---KNN模型原理及欧式距离计算√---KNN分类器模型实现---利⽤KNN分类器采访随机游客预测天⽓感知度---机器学习库sklearn实现预测天⽓冷暖感知度⾃然语⾔处理学习总结归纳2、案例：nlp实现预测天⽓冷暖感知度KNN分类器模型实现上代码#coding=utf8from audioop import reverseimport numpy as npfrom numpy import *import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt'''创建数据源、返回数据集和类标签'''def creat_dataset():datasets = array([[8,4,2],[7,1,1],[1,4,4],[3,0,5]])#数据集labels = ['⾮常热','⾮常热','⼀般热','⼀般热']#类标签return datasets,labels'''可视化数据分析'''def analyse_data_plot(x,y):plt.scatter(x,y)plt.show()'''构造KNN分类器'''def knn_Classifier(newV,datasets,labels,k):import operator#1.计算样本数据与样本库数据之间的距离SqrtDist = EuclideanDistance3(newV,datasets)#2.根据距离进⾏排序，按照列向量进⾏排序sortDistIndexs = SqrtDist.argsort(axis=0)#print(sortDistIndexs)#3.针对K个点,统计各个类别的数量classCount = {}#统计各个类别分别的数量for i in range(k):#根据距离排序索引值，找到类标签votelabel = labels[sortDistIndexs[i]]#print(sortDistIndexs[i],votelabel)#统计类标签的键值对classCount[votelabel] = classCount.get(votelabel,0)+1#print(classCount)#4.投票机制，少数服从多数原则#对各个分类字典进⾏排序，降序，itemgetter按照value排序sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1),reverse=1)#print(newV,'KNN投票预测结果：',sortedClassCount[0][0])return sortedClassCount'''欧⽒距离计算1：d²=（x1-x2）²+（y1-y2）²'''def ComputerEuclideanDistance(x1,y1,x2,y2):d = math.sqrt(math.pow((x1-x2),2)+math.pow((y1-y2),2))return d'''欧⽒距离计算2：多维度⽀持'''def EuclideanDistance(instance1,instance2,length):d = 0for i in range(length):d += pow((instance1[i]-instance2[i]),2)return math.sqrt(d)'''欧⽒距离计算3'''def EuclideanDistance3(newV,datasets):#1.获取数据向量的⾏向量维度和纵向量维度值rowsize,colsize = datasets.shape#2.各特征向量之间做差值diffMat = tile(newV,(rowsize,1)) - datasets#3.对差值平⽅sqDiffMat = diffMat ** 2#4.差值平⽅和进⾏开⽅SqrtDist = sqDiffMat.sum(axis=1) ** 0.5return SqrtDistif __name__ == '__main__':#1.创建数据集和类标签datasets,labels = creat_dataset()print('数据集:\n',datasets,'\n','类标签:\n',labels)#2.数据可视化分析#analyse_data_plot(datasets[:,0],datasets[:,1])#3.1.欧式距离计算d = ComputerEuclideanDistance(2,4,8,2)print('欧⽒距离计算1：',d)#3.2.欧式距离计算d2 = EuclideanDistance([2,4],[8,2],2)print('欧式距离计算2：',d2)#3.3.欧式距离计算，可⽀持多维d3 = EuclideanDistance3([2,4,4],datasets)print('欧式距离计算3：',d3)#KNN分类器newV = [2,4,4]#4.1.单实例构造KNN分类器res = knn_Classifier(newV,datasets,labels,3)print(newV,'单实例KNN投票预测结果是：',res)#4.2.多实例构造KNN分类器vecs = array([[2,4,4],[3,0,0],[5,7,2]])for vec in vecs:res = knn_Classifier(vec,datasets,labels,3)print(vec,'多实例KNN投票预测结果是：',res[0][0])运⾏结果：利⽤KNN分类器采访随机游客预测天⽓感知度上代码：#coding=utf8from audioop import reverseimport numpy as npfrom numpy import *import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt'''创建数据源、返回数据集和类标签'''def creat_dataset():datasets = array([[8,4,2],[7,1,1],[1,4,4],[3,0,5]])#数据集labels = ['⾮常热','⾮常热','⼀般热','⼀般热']#类标签return datasets,labels'''可视化数据分析'''def analyse_data_plot(x,y):plt.scatter(x,y)plt.show()'''构造KNN分类器'''def knn_Classifier(newV,datasets,labels,k):import operator#1.计算样本数据与样本库数据之间的距离SqrtDist = EuclideanDistance3(newV,datasets)#2.根据距离进⾏排序，按照列向量进⾏排序sortDistIndexs = SqrtDist.argsort(axis=0)#print(sortDistIndexs)#3.针对K个点,统计各个类别的数量classCount = {}#统计各个类别分别的数量for i in range(k):#根据距离排序索引值，找到类标签votelabel = labels[sortDistIndexs[i]]#print(sortDistIndexs[i],votelabel)#统计类标签的键值对classCount[votelabel] = classCount.get(votelabel,0)+1#print(classCount)#4.投票机制，少数服从多数原则#对各个分类字典进⾏排序，降序，itemgetter按照value排序sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1),reverse=1) #print(newV,'KNN投票预测结果：',sortedClassCount[0][0])return sortedClassCount'''欧⽒距离计算1：d²=（x1-x2）²+（y1-y2）²'''def ComputerEuclideanDistance(x1,y1,x2,y2):d = math.sqrt(math.pow((x1-x2),2)+math.pow((y1-y2),2))return d'''欧⽒距离计算2：多维度⽀持'''def EuclideanDistance(instance1,instance2,length):d = 0for i in range(length):d += pow((instance1[i]-instance2[i]),2)return math.sqrt(d)'''欧⽒距离计算3'''def EuclideanDistance3(newV,datasets):#1.获取数据向量的⾏向量维度和纵向量维度值rowsize,colsize = datasets.shape#2.各特征向量之间做差值diffMat = tile(newV,(rowsize,1)) - datasets#3.对差值平⽅sqDiffMat = diffMat ** 2#4.差值平⽅和进⾏开⽅SqrtDist = sqDiffMat.sum(axis=1) ** 0.5return SqrtDist#利⽤KNN分类器预测随机访客天⽓感知度def Predict_temperature():#1.创建数据集和类标签datasets,labels = creat_dataset()#2.采访新游客iceCream = float(input('Q:请问你今天吃了⼏个冰激凌？\n'))drinkWater = float(input('Q:请问你今天喝了⼏杯⽔？\n'))playAct = float(input('Q:请问你今天户外活动了⼏个⼩时？\n'))newV = array([iceCream,drinkWater,playAct])res = knn_Classifier(newV,datasets,labels,3)print('该访客认为北京的天⽓是：',res[0][0])if __name__ == '__main__':#1.创建数据集和类标签datasets,labels = creat_dataset()#KNN分类器预测随机访客天⽓感知度Predict_temperature()运⾏结果：机器学习库sklearn实现预测天⽓冷暖感知度上代码：# coding = utf8from sklearn import neighborsfrom numpy import *import nlp001.knn as KNNdef knn_sklearn_predict(newV,datasets,labels):#调⽤机器学习库knn分类器算法knn = neighbors.KNeighborsClassifier()#传⼊参数、特征数据、分类标签knn.fit(datasets,labels)#knn预测predictRes = knn.predict([newV])print('该访客认为北京天⽓是：\t',predictRes,'⾮常热' if predictRes[0] == 0 else '⼀般热') #利⽤KNN分类器预测随机访客天⽓感知度def Predict_temperature():#1.创建数据集和类标签datasets,labels = KNN.creat_datasets()#2.采访新游客iceCream = float(input('Q:请问你今天吃了⼏个冰激凌？\n'))drinkWater = float(input('Q:请问你今天喝了⼏杯⽔？\n'))playAct = float(input('Q:请问你今天户外活动了⼏个⼩时？\n'))newV = array([iceCream,drinkWater,playAct])knn_sklearn_predict(newV,datasets,labels)if __name__ == '__main__':Predict_temperature()knn.py中新增函数(该⽰例中包含调⽤knn.py中的模块)'''创建数据源、返回数据集和类标签'''def creat_datasets():datasets = array([[8,4,2],[7,1,1],[1,4,4],[3,0,5],[9,4,2],[7,0,1],[1,5,4],[4,0,5]])#数据集labels = [0,0,1,1,0,0,1,1]#类标签:0代表⾮常热，1代表⼀般热return datasets,labels3、⾃然语⾔处理学习总结归纳。
自然语言处理之语言学基础
• Quote about Fred Jelinek
– He was not a pioneer of speech recognition, he was the pioneer of speech recognition.- Steve Young (2010).
» R.S. Wells（1947）：关注歧义现象 » Z. Harris(1957)：提出变换问题=》Chomsky转换思想
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学科基础：结构主义语言学
• 美国描写语言学派
– 主要贡献：音位的分析和理论研究
• 提出了音位的概念，并建立了音位学。 • 把研究语音的一套方法应用于形态和句法研究。
– 研究方法：逻辑实证主义
学科基础：结构主义语言学
• 三大学派
– 布拉格学派 – 哥本哈根学派 – 美国描写语言学派
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学科基础：结构主义语言学
• 布拉格学派：（结构-）功能学派
– 主要观点
• 主张从结构和功能两个方面来研究语言=》Halliday系统功能语法
– 句子功能前景理论：二功能说、三功能说、六功能说。 – 主位、述位的概念。
• 研究主体：语言本体（句法为主）
– 形式语言学理论把句法独立出来，甚至作为核心自治系统，再分 成词法、句法、语义、语用等不同的部分。 – 语言是人特有的一种能力（competence）、一种机制（facility）、 一套装置（device）。研究语言就是探索人类所具有的这种语言 能力、语言机制、语言装置之谜，以探究人类语言所共同遵守的 普通原则(universal principles)和造成各个语言差异的不同参数 (parameters)。
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2.1.1 词的定义
• 在语言学上，词语的定义是具备独立意义的最小单位 • 在基于词典的中文分词中，词典中的字符串就是词
《自然语言处理入门》
2.1.2 词的性质——齐夫定律
• 一个单词的词频与它的词频排名成反比
《自然语言处理入门》
2.2 词典
• 搜狗实验室发布的互联网词库（SogouW，其中有15万个词条） • 清华大学开放中文词库（THUOCL） • 码农场千万级巨型汉语词库（千万级词条）
2.4.4 首字散列其余二分的字典树
《自然语言处理入门》
2.4.4 首字散列其余二分的字典树
《自然语言处理入门》
2.4.5 前缀树的妙用
• 扫描“自然语言处理”
• 朴素法：“自”“自然”“自然语”“自然语言” • 前缀树：如果“自然”这条路径不存在于前缀树中，则可以断定一切以
“自然”开头的词语都不可能存在
图2-11 首层状态的fail表构建
《自然语言处理入门》
2.6.4 fail表
• fail表保存的是状态间一对一的关系，存储状态转移失败后应当 回退的最佳状态。最佳状态指的是能记住已匹配上的字符串的最 长后缀的那个状态
图2-12 完整的AC自动机
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1
2 9397 -1 38378 38381 -2 -3 38384 -4 -5 38385 38382 3054
0
1
1 38378
2 9397 38381 38382 3054 38384 38385 9397 38381 38381
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2.5.5 全切分与最长匹配
• 升级到双数组字典树，我们的分词速度突破了3000万字每秒
2.4.1 什么是字典树
• 字典树中每条边都对应一个字 • 从根节点往下的路径构成
一个个字符串
词语 入门 自然 自然人 自然语言 自语
路径
0-1-2 0-3-4 0-3-4-5 0-3-4-6-7 0-3-8
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2.4.2 字典树的节点实现
class Node(object): def __init__(self, value) -> None: self._children = {} self._value = value
• 给定一个状态，我们需要知道该状态是否对应某个或某些模式串。 这时用到的关联结构被称为output表
图2-10 为goto表加上output表
表2-6 output表
状态编号 output
2
he
5
he, she
7
his
9
hers
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2.6.4 fail表
• fail表保存的是状态间一对一的关系，存储状态转移失败后应当 回退的最佳状态。最佳状态指的是能记住已匹配上的字符串的最 长后缀的那个状态
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2.3 切分算法
• 完全切分 • 正向最长匹配 • 逆向最长匹配 • 双向最长匹配
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2.3.1 完全切分
• 完全切分指的是，找出一段文本中的所有单词
• 不是标准意义上的分词
def fully_segment(text, dic): word_list = [] for i in range(len(text)): for j in range(i + 1, len(text) + 1): word = text[i:j] if word in dic: word_list.append(word) return word_list
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2.6 AC自动机
《自然语言处理入门》
2.6.1 从字典树到AC自动机
《自然语言处理入门》
2.6.2 goto表
• goto表也称success表，其实就是一棵前缀树，用来将每个模式 串索引到前缀树上
图2-9 AC自动机的goto表
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2.6.3 output表
结婚的和尚未结婚的
欢迎新老师生前来就 餐
正向最长匹配
[项目, 的, 研究] [商品, 和服, 务] [研究生, 命, 起源] [当下, 雨天, 地面, 积水
] [结婚, 的, 和尚, 未, 结 婚, 的] [欢迎, 新, 老师, 生前, 来, 就餐]
逆向最长匹配
[项, 目的, 研究] [商品, 和, 服务] [研究, 生命, 起源] [当, 下雨天, 地面, 积水
# 扫描位置作为终点 # 扫描位置的单字 # 遍历[0, i]区间作为待查询词语的起点 # 取出[j, i]区间作为待查询单词
# 越长优先级越高
# 逆向扫描，因此越先查出的单词在位置上越靠后
《自然语言处理入门》
2.3.4 双向最长匹配
表2-1 正向/逆向最长匹配歧义对比
序号 1 2 3 4
5
6
原文 项目的研究 商品和服务 研究生命起源 当下雨天地面积水
def __getitem__(self, key): state = self for char in key: state = state._children.get(char) if state is None: return None return state._value
《自然语言处理入门》
\0 言 语 然
\0 语 自
双数组下标
0 38378 38379 20839 38381 38382 58536 38384 38383 74203 38380 38385 45219 33260
0入自
0门然
0
0言
0
0语人语
0 20839 33260 38378 38379 38380 38381 38382 38383 38384 38385 45219 58536 74203
《自然语言处理入门》
2.2.1 HanLP词典
• CoreNatureDictionary.txt
• 以空格分隔的表格形式
• 第一列是单词本身
• 之后每两列分别表示词性与相应的词频
希望 v
386 n
96
希罕 a
1
希翼 v
1
希腊 ns
19
希腊共和国
ns
1
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2.2.2 词典的加载
IOUtil.loadDictionary("data/dictionary/CoreNatureDictionary.mini.txt")
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2.4.5 前缀树的妙用
《自然语言处理入门》
2.5 双数组字典树
• 状态转移复杂度为常数
《自然语言处理入门》
2.5.1 双数组的定义
• DFA
• 状态由base与check中的元素和下标表示 • 当状态b接受字符c转移到状态p时，双数组满足：
• t = base[s] + c check[s] = base[t]
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2.4.3 字典树的增删改查实现
• “删改查”其实是一回事，都是查询
class Trie(Node): def __init__(self) -> None: super().__init__(None)
def __contains__(self, key): return self[key] is not None
第 二 章
词 典 分 词
第二章 词典分词
• 2.1 什么是词 • 2.2 词典 • 2.3 切分算法 • 2.4 字典树 • 2.5 双数组字典树 • 2.6 AC自动机 • 2.7 基于双数组字典树的AC自动机 • 2.8 HanLP的词典分词实现 • 2.9 准确率评测 • 2.10 字典树的其他应用 • 2.11 总结
# 词数更少优先级更高
# 单字更少优先级更高 # 都相等时逆向匹配优先级更高
《自然语言处理入门》
2.3.5 速度评测
• Python的运行速度比Java慢 • 正向匹配和逆向匹配的速度差不多
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2.4 字典树
• 如何判断集合（词典）中是否含有字符串的一种数据结构
《自然语言处理入门》
p = self.base[b] # 按字符'\0'进行状态转移
n = self.base[p] # 查询base
if p == self.check[p] and n < 0: # 状态转移成功且对应词语结尾
index = -n - 1 # 取得字典序
return self.value[index]
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2.3.4 双向最长匹配
def count_single_char(word_list: list): # 统计单字成词的个数 return sum(1 for word in word_list if len(word) == 1)
def bidirectional_segment(text, dic): f = forward_segment(text, dic) b = backward_segment(text, dic) if len(f) < len(b): return f elif len(f) > len(b): return b else: if count_single_char(f) < count_single_char(b): return f else: return b
《自然语言处理入门》
2.5.2 状态转移
• p = base[b] + c check[p] = base[b]