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基于github项目：https://github.com/shibing624/nlp-tutorial/tree/main

自然语言处理任务

1) 简单任务

• 拼写检查 Spell Checking

• 关键词检索 Keyword Search

• 同义词查找 Finding Synonyms

2) 中级任务

• 解析来自网站、文档等的信息

3) 复杂任务

• 机器翻译 Machine Translation

• 语义分析 Semantic Analysis

• 指代消解 Coreference

• 问答系统 Question Answering

文本表示

传统离散表示

在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，文本表示是处理流程的第一步，主要是将文本转换为计算机可以运算的数字。

文本表示方法的技术演进：

符号表示法（Symbolic）

示例：词典编码「自然语言处理」→ {"自":1, "然":2, "语":3, "言":4, "处":5, "理":6}

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ["自然语言处理 是 人工智能 的 重要 分支"]
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+\b')
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names_out())  # ['人工智能', '分支', '处理', '自然语言处理', '重要']

词袋模型（Bag-of-Words, BoW）

原理：忽略词序，统计每个词在文档中的出现次数

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ["I love NLP.", "NLP is amazing!"]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())  # 输出：[[1 1 1 0] [0 1 0 1]] 
print(vectorizer.vocabulary_)  # {'love': 2, 'nlp': 1, 'is': 3, 'amazing': 0}

例子1：

句1：Jane wants to go to Shenzhen 句2：Bob wants to go to Shanghai

使用两个例句来构造词袋： [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai]

两个例句就可以用以下两个向量表示，对应的下标与映射数组的下标相匹配，其值为该词语出现的次数

句1：[1,1,2,1,1,0,0] 句2：[0,1,2,1,0,1,1]

TF-IDF（词频-逆文档频率）

原理：降低常见词权重，提升重要词权重
TF-IDF = TF(t, d) × IDF(t)

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ["The cat sat on the mat.", "Dog on mat."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())  # 非对称矩阵

优劣对比：

方法	优点	缺点
BoW	简单高效，易于实现	忽略词序、语义信息，维度灾难
TF-IDF	减少常见词干扰	仍无法捕捉语义关系

 分布式表示（词嵌入）

核心思想：用稠密向量表示词语，捕获语义关联

Word2Vec

原理：通过上下文预测目标词（Skip-Gram）或反之（CBOW）

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["nlp", "is", "cool"], ["deep", "learning", "too"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
print(model.wv["nlp"])  # 输出100维向量

向量示例："king" - "man" + "woman" ≈ "queen"

GloVe（Global Vectors）

原理：基于全局词共现矩阵的加权最小二乘训练

from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vec
from gensim.models import KeyedVectors
glove2word2vec("glove.txt", "word2vec_format.txt")
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("word2vec_format.txt")

优劣对比：

方法	优点	缺点
Word2Vec	高效捕获局部语义	未利用全局统计信息
GloVe	结合全局共现统计	训练速度较慢

 上下文感知表示

核心突破：根据上下文动态调整词向量

ELMo（Embeddings from Language Models）

原理：双向LSTM生成上下文相关向量

from allennlp.modules.elmo import Elmo, batch_to_ids
options_file = "https://allennlp.s3.amazonaws.com/models/elmo/2x4096_512_2048cnn_2xhighway/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_options.json"
weight_file = "https://allennlp.s3.amazonaws.com/models/elmo/2x4096_512_2048cnn_2xhighway/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_weights.hdf5"
elmo = Elmo(options_file, weight_file, 1)
character_ids = batch_to_ids(["hello world"])
embeddings = elmo(character_ids)['elmo_representations'][0]

BERT（Bidirectional Encoder Representations）

原理：Transformer编码器 + Masked LM训练

from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer("Hello NLP!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # [1, seq_len, 768]

向量示例：
同一词在不同上下文的BERT表示：

• "bank" in "river bank" → [0.2, -0.7, ..., 0.4]

• "bank" in "bank account" → [0.8, 0.1, ..., -0.3]

方法类型	典型代表	语义捕获	上下文敏感	训练成本	应用场景
传统离散表示	BoW, TF-IDF	弱	❌	极低	简单文本分类
静态词嵌入	Word2Vec	中等（静态）	❌	中等	关键词扩展、推荐
上下文动态嵌入	BERT	强	✔️	极高	语义理解、问答系统