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笔记

1 自然语言处理入门

1.1 NLP定义

NLP：让计算机去理解人类的语言

1.2 NLP发展简史

1950: 图灵提出：机器能够思考吗？划时代的话题
1957-1970: NLP领域形成两大阵营：规则+统计
1994-1999: 基于统计的方法占据上风
2000-2008: 机器学习占据领导地位
2015-2023: 深度学习技术改革NLP
2023年至今: 大模型AIGC时代

1.3 NLP应用场景

语音识别
机器翻译
搜素引擎
智能对话
。。。

2 文本预处理

2.1 认识文本预处理

• 文本预处理及作用:

  pandas第三方库:本质就是进行数据分析（之前就了解过数据分析）
  对中文文本进行数据预处理，来符合模型输入的要求

• 文本预处理的主要环节：

  1. 文本处理的基本方法: 分词、词性标注、命名实体识别
  2. 文本张量的表示方法: one-hot、 word2vec、wordEmbedding
  ...

2.2 文本处理的基本方法

• 分词

  • 分词的意义：

  定义: 将连续的字序列，按照一定方式重新最合成词序列的过程
  原因: 英文具备天然的空格分隔符，但是中文缺乏明显的分词边界

  • 常用分词工具：

    • jieba分词工具

      • 精确模式：按照人类日常用语表达习惯来分词

      import jieba
      content = "我爱中国共产党"
      result1 = jieba.cut(content, cut_all=False) # 返回的是生成器，默认cut_all=False
      result2 = jieba.lcut(content, cut_all=False) # 返回的是列表，默认cut_all=False

      • 全模式分词：只要能成词的都进行切分，容易造成歧异

      import jieba
      content = "我爱中国共产党"
      result1 = jieba.cut(content, cut_all=True) # 返回的是生成器，默认cut_all=False
      result2 = jieba.lcut(content, cut_all=True) # 返回的是列表，默认cut_all=False

      • 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词进行再次切分

      import jieba
      content = "传智教育是一家上市公司，旗下有黑马程序员品牌。我是在黑马这里学习人工智能"
      jieba.cut_for_search(content)
      ​
      # 将返回一个生成器对象
      <generator object Tokenizer.cut_for_search at 0x7f8d90e5a550>
      ​
      # 若需直接返回列表内容, 使用jieba.lcut_for_search即可
      jieba.lcut_for_search(content)
      ['传智', '教育', '是', '一家', '上市', '公司', '上市公司', '，', '旗下', '有', '黑马', '程序', '程序员', '品牌', '。', '我', '是', '在', '黑马', '这里', '学习', '人工', '智能', '人工智能']

      • 支持中文繁体分词

      import jieba
      content = "煩惱即是菩提，我暫且不提"
      jieba.lcut(content)
      ['煩惱', '即', '是', '菩提', '，', '我', '暫且', '不', '提']

      • 支持用户自定义词典

        • 词典的意义：

        如果用户使用自定义词典，jieba会优先按照词典的词汇进行分词
        词典格式: 每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。
        # 格式：word1 freq1 word_type1
        黑马程序员 5 n
        传智教育 6 n
        人工智能 7 nz
        学习 3
        上市 3 

        • 代码实现：

        import jieba
        ​
        sentence = '传智教育是一家上市公司，旗下有黑马程序员品牌。我是在黑马这里学习人工智能'
        # 1 没有使用用户自定义词典
        mydata = jieba.lcut(sentence, cut_all=False)
        print('mydata-->', mydata)
        ​
        # 2 使用用户自定义词典
        jieba.load_userdict("./userdict.txt")
        mydata2 = jieba.lcut(sentence, cut_all=False)
        print('mydata2-->', mydata2)
        ​
        # 没有使用用户自定义词典的分词效果
        mydata--> ['传智', '教育', '是', '一家', '上市公司', '，', '旗下', '有', '黑马', '程序员', '品牌', '。', '我', '是', '在', '黑马', '这里', '学习', '人工智能']
        ​
        # 使用用户自定义词典的分词效果
        mydata2--> ['传智教育', '是', '一家', '上市公司', '，', '旗下', '有', '黑马程序员', '品牌', '。', '我', '是', '在', '黑马', '这里', '学习', '人工智能']

        ​

命名实体识别(NER)

• 定义：

命名实体：通常指：人名、地名、机构名等专有名词
NER：从一段文本中识别出上述描述的命名实体

• 实现方式：

模型训练（后续项目）

• 词性标注

  • 定义：

  对每个词语进行词性的标注：动词、名词、形容词等

  • 实现方式：

  import jieba.posseg as pseg
  content = "我喜欢学习"
  pseg.lcut(content)

2.3 文本张量的表示方法

• 文本张量表示

  意义：将文本转换为向量（数字）的形式，使得模型能够识别进而实现训练，一般是进行词向量的表示
  实现的方式：
  one-hot
  word2Vec
  wordEmbedding

  One-Hot 词向量表示

  • 定义：

  针对每一个词汇，都会用一个向量表示，向量的长度是n,n代表去重之后的词汇总量，而且向量中只有0和1两种数字
  俗称：独热编码、01编码

  • 代码实现

    import jieba
    # 导入keras中的词汇映射器Tokenizer
    from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
    # 导入用于对象保存与加载的joblib
    from sklearn.externals import joblib
    ​
    # 思路分析 生成onehot
    # 1 准备语料 vocabs
    # 2 实例化词汇映射器Tokenizer, 使用映射器拟合现有文本数据 (内部生成 index_word word_index)
    # 2-1 注意idx序号-1
    # 3 查询单词idx 赋值 zero_list，生成onehot
    # 4 使用joblib工具保存映射器 joblib.dump()
    def dm_onehot_gen():
    ​# 1 准备语料 vocabsvocabs = {"周杰伦", "陈奕迅", "王力宏", "李宗盛", "吴亦凡", "鹿晗"}
    ​# 2 实例化词汇映射器Tokenizer, 使用映射器拟合现有文本数据 (内部生成 index_word word_index)# 2-1 注意idx序号-1mytokenizer = Tokenizer()mytokenizer.fit_on_texts(vocabs)
    ​# 3 查询单词idx 赋值 zero_list，生成onehotfor vocab in vocabs:zero_list = [0] * len(vocabs)idx = mytokenizer.word_index[vocab] - 1zero_list[idx] = 1print(vocab, '的onehot编码是', zero_list)
    ​# 4 使用joblib工具保存映射器 joblib.dump()mypath = './mytokenizer'joblib.dump(mytokenizer, mypath)print('保存mytokenizer End')
    ​# 注意5-1 字典没有顺序 onehot编码没有顺序 []-有序 {}-无序 区别# 注意5-2 字典有的单词才有idx idx从1开始# 注意5-3 查询没有注册的词会有异常 eg: 狗蛋print(mytokenizer.word_index)print(mytokenizer.index_word)

    ​

    • One-Hot的使用

    # 思路分析
    # 1 加载已保存的词汇映射器Tokenizer joblib.load(mypath)
    # 2 查询单词idx 赋值zero_list，生成onehot 以token为'李宗盛'
    # 3 token = "狗蛋" 会出现异常
    def dm_onehot_use():
    ​vocabs = {"周杰伦", "陈奕迅", "王力宏", "李宗盛", "吴亦凡", "鹿晗"}
    ​# 1 加载已保存的词汇映射器Tokenizer joblib.load(mypath)mypath = './mytokenizer'mytokenizer = joblib.load(mypath)
    ​# 2 编码token为"李宗盛"  查询单词idx 赋值 zero_list，生成onehottoken = "李宗盛"zero_list = [0] * len(vocabs)idx = mytokenizer.word_index[token] - 1zero_list[idx] = 1print(token, '的onehot编码是', zero_list)
    ​

• One-Hot编码的缺点：

  • 割裂了词与词之间的联系

  • 如果n过大，会导致占用大量的内存（维度爆炸）

• Word2Vec模型

  word2vec是一种无监督的训练方法，本质是训练一个模型，将模型的参数矩阵当作所有词汇的词向量表示
  两种训练方式：cbow、skipgram

• CBOW介绍

  给一段文本，选择一定的窗口，然后利用上下文预测中间目标词

  • 实现过程：

  •