5_语料库的构建
专业的语料库构建
专业的语料库构建语料库是指收集和整理了大量语言文本的数据库，用于研究和分析语言特征和规律。
随着计算机技术的发展，语料库构建越来越重要，它在语言学研究、翻译、教育和其他领域都有广泛应用。
本文将介绍专业的语料库构建的方法和步骤。
一、语料库构建的重要性语料库是语言研究的基础工具之一，它提供了大量真实的语言数据，可以用于分析语言的结构、语义和使用情况。
语料库可以帮助研究者发现语言规律，探索词汇使用的频率和搭配方式，还可以用于制定教学材料和评估语言学习成果。
因此，专业的语料库构建对于语言研究和应用具有重要意义。
二、语料库构建的步骤1. 主题选择：首先，需要确定语料库的主题和领域。
可以根据研究需求或应用场景进行选择，例如英语学习、翻译研究或专业文本分析等。
2. 数据采集：数据采集是语料库构建的核心步骤。
可以通过不同的途径获取语言文本，如网络爬虫、提供者授权或已有的公开语料库等。
在采集过程中，需要注意数据的可靠性和版权问题，并确保数据的多样性和代表性。
3. 数据清洗：语料库中的文本数据通常存在一些噪音和错误，需要进行数据清洗。
清洗过程包括去除无意义的标点符号、停用词以及其他干扰因素，使得清洗后的数据更加干净和易于分析。
4. 数据标注：数据标注是指对语料库中的文本进行注释和标记，以便更好地进行语言分析。
标注可以包括词性标注、句法分析、语义关系标注等。
标注可以手工完成，也可以使用自动化的标注工具。
5. 数据存储和管理：构建好的语料库需要进行存储和管理，以便于后续的检索和使用。
可以使用数据库或专门的语料库管理系统来管理语料库，确保数据的安全性和可访问性。
三、专业语料库构建的技术支持在语料库构建过程中，可以借助一些专业的技术和工具来提高效率和质量。
1. 网络爬虫：网络爬虫可以帮助自动化地从网络上抓取大量文本数据，例如新闻、文章、博客等。
可以使用Python等编程语言编写网络爬虫脚本，定期更新语料库的数据。
2. 自然语言处理工具：自然语言处理工具可以实现自动的数据清洗、标注和分析。
语音语料库的设计与实现
语音语料库的设计与实现一、引言语音语料库是指包含大量语音样本的数据库，其中包含了各种类型的语音数据，用于语音识别、语音合成、语音情感识别等领域的研究和应用。
语音语料库的设计与实现是建立一个高质量、丰富多样的语音资源库的关键步骤。
本文将从语料库的构建、数据采集、数据标注等方面，探讨语音语料库的设计与实现。
二、语料库的构建1. 语料库的构建目标语料库的构建目标决定了语料库的规模、内容和用途。
根据具体需求，可以构建面向特定领域的语料库，如医学领域的语料库、法律领域的语料库等；也可以构建通用领域的语料库，用于各种语音相关领域的研究和应用。
2. 数据来源语料库的数据来源可以包括实验室内部采集、公开数据集收集、众包数据采集等方式。
实验室内部采集可以保证数据质量和隐私安全，但成本较高；公开数据集收集可以节省成本，但数据质量和内容受限；众包数据采集可以快速获得大量数据，但需要注意数据的质量和标注准确性。
三、数据采集1. 采集设备语音数据采集需要使用高品质的麦克风和录音设备，以确保采集到的语音信号质量良好。
同时，应选择适当的采样率和位深度，以满足后续处理和分析的需求。
2. 采集环境语音数据的质量受到采集环境的影响，应选择安静的环境，并注意消除噪声和回声对语音质量的影响。
此外，还可以考虑采集多种环境下的语音数据，以提高语料库的多样性。
四、数据标注1. 标注内容语音数据的标注是为了提供与语音相关的丰富信息，如语音文本、语音发音、语音情感等。
标注内容需要根据语料库的使用场景和目标任务来确定，如语音识别需要标注准确的文本内容，语音情感识别需要标注准确的情感类别等。
2. 标注准则为了提高标注准确性和一致性，应制定详细的标注准则，并对标注人员进行培训和监督。
标注准则应包括对各种情况下的处理方式和标注规则，以避免标注歧义和错误。
五、语料库的管理与维护1. 数据存储与管理语料库的数据应存储在可靠的存储介质中，同时建立合理的数据管理系统，包括数据索引、备份、权限控制等。
语料库创建的具体实施步骤
语料库创建的具体实施步骤1. 准备语料在创建语料库之前，首先需要准备合适的语料。
语料是指已经标注好的文本数据集，可以包括文档、句子或者短语。
语料的选择应该与你的语言模型训练目标相匹配，例如，如果你的目标是训练一个用于自动文本摘要的模型，那么你的语料应该包含大量的新闻文章或者博客文章。
语料库的大小和质量对训练模型的效果有很大的影响，因此在准备语料时需要尽可能收集大量的高质量数据。
在准备语料时，还需要考虑到数据的来源和版权问题。
确保你有权使用和处理所选语料中的所有文本。
2. 数据清洗与预处理在创建语料库之前，必须对数据进行清洗和预处理。
数据清洗的目的是去除一些无用或噪音数据，以提高模型的质量。
预处理的目的是将数据转化为可用于训练的形式。
下面是一些常见的数据清洗和预处理步骤：•删除特殊字符和标点符号•转换为小写•去除停用词（如“的”，“是”，“在”等）•词干提取（例如将“running”转化为“run”）•标准化词汇形式（如将美国英语和英国英语统一为一种形式）•分割文本为句子或短语•去除重复数据数据清洗和预处理工作可以使用各种编程语言和工具来完成，如Python中的NLTK库或者其他文本处理工具。
3. 构建语料库构建语料库是将预处理后的数据存储起来，以便进行进一步的处理和训练。
一种常见的方法是将数据保存为文本文件，每个文本文件对应一个文档，每行对应一个句子或短语。
文本文件之间可以使用特殊符号或者空行进行分隔。
你也可以使用数据库或者其他数据存储方式来构建语料库。
在构建语料库时，还可以考虑将不同类型的文档存储在不同的文件夹或者数据库表中，以便更好地组织和管理数据。
4. 标注语料库标注语料库是指为语料库中的文本数据添加一些额外的标记或标签，以便后续的处理和分析。
例如，你可以为每个文档添加一个主题标签，或者为每个句子添加一个情感极性标记。
标注语料库是为了进一步的研究和应用而做的准备工作，具体的标注方式和规则需要根据具体的需求来定制。
语料库的分类、创建和检索简述
语料库的分类
语料库的分类
根据不同的标准，语料库可以分为多种类型。常见的语料库类型包括： 1、通用语料库：包含来自不同领域、不同语言的语料，适用于广泛的研究和 应用领域。
语料库的分类
2、专业语料库：针对特定领域或专业构建的语料库，例如医学、法律、金融 等。
3、口语语料库：包含口头语言 材料，如录音、口语表达等。
二、图像分类技术
另外，降维技术也可以用于图像分类。降维技术可以将高维的图像特征降维 到低维的空间，从而使得分类更加简单和高效。常用的降维技术有PCA、t-SNE和 autoencoder等。
三、图像语义检索与分类技术的 研究现状
三、图像语义检索与分类技术的研究现状
近年来，图像语义检索和分类技术的研究取得了显著的进展。在图像语义检 索方面，研究者们提出了多种基于内容、语义相似度和向量空间模型等方法。在 图像分类方面，SVM、神经网络和降维技术等算法的应用取得了重要突破。
一、图像语义检索技术
图像语义检索是指通过自然语言描述或者用户提交的查询关键词，从图像库 中检索出与查询相关的图像。近年来，研究者们提出了多种图像语义检索的方法。
一、图像语义检索技术
基于内容的图像语义检索是通过分析图像的内容，提取出图像的特征，然后 根据这些特征进行检索。例如，可以通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征进 行检索。另外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来提取图像 的特征，提高检索的准确性。
语料库的创建
此外，为了便于语料库的管理和检索，需要构建语料库的索引和词典。索引 可以记录每个单词在语料库中出现的位置和频率，而词典则包含了单词的语义信 息和语法信息等。最后，语料库的创建还需要注意保证数据的安全性和隐私保护。
语料库_精品文档
语料库引言语料库是自然语言处理和文本分析中非常重要的资源。
它是大量有序的文本数据的集合，用于研究和分析自然语言的结构、语法和语义。
语料库的建立既可以依赖于人工的文本收集和整理，也可以通过网络爬虫等自动化的方式获取。
本文将介绍语料库的定义、类型、应用和建立方法等内容。
一、语料库的定义语料库是由大量文本信息组成的有序集合，可以涵盖广泛的领域和主题。
语料库可以包含书籍、报纸、杂志、电影字幕、社交媒体信息等不同来源的文本数据。
这些文本数据以电子文档的形式存储，方便进行搜索和分析。
语料库不仅包含自然语言的表达，还包括文本的元数据信息，例如作者、出版日期、地理位置等。
这些信息可以帮助研究人员更好地理解文本的背景和语境。
二、语料库的类型根据语料库的来源和用途，可以将其分为不同的类型。
1. 原始语料库：原始语料库是从真实的文本数据中收集而来的，通常包含大量的未经处理的文本。
原始语料库可以覆盖多个领域和主题，有助于研究人员深入了解各种语言现象。
2. 标注语料库：标注语料库是在原始语料库的基础上进行了人工标注的语料库。
标注可以包括分词、词性标注、句法分析、语义标注等。
标注语料库可以用于训练和评估自然语言处理的算法和模型。
3. 平行语料库：平行语料库是包含双语或多语文本的语料库，可以用于机器翻译和跨语言信息检索等任务。
平行语料库中的文本在语义和结构上是对应的，可以用于训练和评估翻译模型的准确性。
4. 专门领域语料库：专门领域语料库是根据特定领域或主题进行了选择和整理的语料库。
例如医学领域的语料库可以收集和整理包含医学术语和知识的文本，有助于医学研究和医学文档的分析。
三、语料库的应用语料库在自然语言处理和文本分析的研究中具有广泛的应用。
1. 语言模型训练：语料库可以用来训练语言模型，提高自然语言处理任务中的语言理解和生成能力。
通过学习大规模的文本数据，语言模型可以预测下一个词的概率、处理歧义和生成连贯的语言表达等。
2. 文本分类和情感分析：语料库可以用来训练文本分类器和情感分析模型。
自然语言处理技术的语料库构建方法
自然语言处理技术的语料库构建方法语料库作为自然语言处理（NLP）技术的重要基础，扮演着收集、组织和分析大量文本数据的关键角色。
构建高质量且多样化的语料库对于开发和改进NLP算法至关重要。
本文将介绍一些常用的语料库构建方法，以帮助研究人员和从业者在NLP领域取得更好的成果。
1. 语料库搜集与爬取语料库的第一步是搜集和爬取适合的文本数据。
这可以通过网络爬虫来实现，爬取各种网站的文本内容。
例如，可以爬取维基百科、新闻网站、社交媒体平台等，以获取各个领域的文本数据。
在爬取过程中，需要注意法律和道德要求，确保不侵犯他人的知识产权和隐私。
2. 语料库预处理与清洗获取到原始文本数据后，需要进行预处理和清洗。
这一步骤包括去除HTML标签、特殊字符和噪声数据，转换为小写字母，分句和分词等。
预处理的目的是提取出干净、结构化的文本数据，方便后续处理和分析。
常用的工具包括NLTK （Natural Language Toolkit）和SpaCy等。
3. 标注与注释语料库的质量和可用性可以通过标注和注释进一步提高。
标注是指将标签或标记应用于文本数据，以识别和分类特定的实体、情感、关系等。
这可以通过人工标注或使用机器学习算法进行自动化标注来完成。
注释则是在文本数据上添加额外的信息，例如词性标记、依存关系分析等。
这些标注和注释将为后续的NLP任务提供更多的指导和信息。
4. 语料库的规模与多样性构建语料库时，需要关注其规模和多样性。
规模指的是语料库中文本数据的数量和大小。
通常情况下，语料库越大，可以提供的信息越多，可用于建模和分析的范围也更广。
多样性则表示语料库中文本数据涵盖的领域、来源和主题的丰富程度。
一个高质量的语料库应该包含广泛的领域和文本类型，以应对多样的NLP任务需求。
5. 平衡性与采样构建语料库时需要考虑平衡性和采样的问题。
平衡性指的是在语料库中各个类别或主题的数据量相对均衡。
这可以避免模型在训练和评估过程中出现偏见。
语料库功能架构
语料库功能架构
语料库是存储和管理大量文本数据的地方，为语言和文本处
理任务提供支持和参考。
它是自然语言处理（NLP）和机器学
习的重要组成部分，用于训练模型、构建字典和词汇表、语义
分析等。
1.数据收集和整理：语料库的第一步就是收集和整理数据。
数据收集可以通过网络爬虫、API接口等方式进行；而数据整
理则包括数据清洗、去除噪声和冗余等步骤，确保数据的质量
和准确性。
2.数据存储和管理：语料库需要一个可靠、高效的存储系统
来管理大量的文本数据。
常见的存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。
同时，语料库管理系统需要提供方便的数据检索和查询功能，以便用户可以按照自己的需求获
取所需的文本数据。
3.数据标注和注释：为了方便后续的语言处理任务和模型训练，语料库需要进行数据标注和注释。
标注可以包括实体标注、词性标注、句法结构标注等，注释可以包括语义解析、情感分
析等。
标注和注释的目的是为了帮助机器理解文本中的信息和
结构。
4.数据预处理和特征提取：在语料库中进行数据预处理和特
征提取是为了构建模型所需的特征表示。
预处理可以包括分词、去除停用词、词干提取等步骤，用于简化文本并减少特征空间。
特征提取则是将文本转化为计算机可以理解和处理的数值表示，例如词袋模型、TFIDF等。
5.语料库分析和挖掘：语料库可以用于进行文本分析和挖掘，以发现其中的规律和模式。
常见的分析任务包括文本分类、情
感分析、主题建模、实体识别等。
这些任务可以提供对文本数
据的深入理解和洞察，支持决策和应用开发。
中文语料库的建立过程
中文语料库的建立过程
中文语料库的建立过程可以大致分为以下几个步骤：
1.确定语料库的目标和规模：首先需要明确语料库的用途，例如
用于语言学研究、自然语言处理、词典编纂等。
同时需要考虑语料库的规模，包括语料的数量和主题范围。
2.收集语料：根据目标和规模，通过各种渠道收集语料，例如网
络、报纸、书籍、电影剧本等。
在收集过程中需要保证语料的真实性和多样性。
3.预处理语料：对收集到的语料进行预处理，包括去除无关信
息、标准化格式、分词等步骤。
预处理的目的是使语料更加适合后续的分析和处理。
4.标注语料：对于需要用于特定任务的语料库（例如用于自然语
言处理任务），需要对语料进行标注，例如词性标注、语义角色标注等。
标注的目的是为后续的训练和模型构建提供数据。
5.建立数据库：将预处理和标注后的语料存储在数据库中，方便
后续的查询和使用。
6.维护和更新：定期维护和更新语料库，以保持其时效性和代表
性。
以上是中文语料库建立的一般过程，具体实施时可以根据目标和需求进行调整。
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汉语语料库（续1）
宾州(Pennsylvania)大学语料库(UPenn Tree Bank)
/~treebank/home.html )
美国宾州大学计算机系M.Marcus 教授主持 2000年完成第一版中文树库，约10万词次，4185个句 子 例子： 原始句子：他还提出一系列具体措施的政策要点。 词性标注：他/ PN 还/ AD 提出/ VV 一/ CD 系列/ M 具体/ JJ 措施/ NN 和/ CC 政策/ NN 要点/ NN 。/PU
语料库分类
按来源分类
口语语料库/书面语语料库
按语言分类
单语语料库/双语语料库
按加工方式分
– 单语
原始语料库/切分标注语料库/句法树库/语义标注 语料库/…
– 双语
篇章对齐语料库/句子对齐语料库/词语对齐语料/ 库/结构对齐语料库
中文文本信息处理的原理与应用
语料库收集、整理和应用
中文文本信息处理的原理与应用
C/C++ Java
PerlBiblioteka /Python在该语言中用正则表达 式没有在Perl里面用起 来容易
Prolog
内置的数据库功能和能够方便地处理 缺少Perl的方便处理正 复杂的数据结构的特点，使得Prolog 则表达式的功能 在某些方面表现得相当优秀 中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术（续2）
宾州大学树 库
美国 Pennsylvania大 学1980年代末 开始发起
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库
北京大学语料库(/)
北大计算语言学研究所俞士汶教授主持，北大、富 士通、人民日报社共同开发。 《人民日报》1998年全部文本（约2600万字），含 1998 2600 完整的词语切分和词性标注信息。 例子： 咱们/r 中国/ns 这么/r 大/a 的/u 一个/m 多/a 民族/n 的/u 国家/n 如果/c 不/d 团 结/a ，/w 就/d 不/d 可能/v 发展/v 经济 /n ，/w 人民/n 生活/n 水平/n 也/d 就/d 不/d 可能/v 得到/v改善/vn 和/c 提高 /vn 。/w
中文文本信息处理的原理与应用
国外知名语料库—第三代
名称 ACL/DCI语 料库 创建时间 创建单位 美国ACL倡议 发起 应用背景及贡献
内容范围广，既有已标注的语料， 也有未标注语料。 制定了语料库文件的格式标注， 采用统一的SGML标注语言， 语 料标注依照TEI标准。 1993年，完成了对近300万英语词 的句子语法结构标注。 2000年完成了中文树库（第一 版）：10万词次，4185个句
Ag a Ad An b c Dg
区别词 连词 副语素
取汉字“别”的声母。 取英语连词conjunction的第1个字母。 副词性语素。副词代码为d，语素代码g前面置以D。
中文文本信息处理的原理与应用
本章主要内容
关于语料库 汉语语料库的加工规范 语料库建设的其他问题
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库建设中存在的问题
LLC口 语语料 库
2000小时的 谈话和广播 等口语素材
国外知名语料库—第二代
名称 创建时间 创建单位 应用背景及贡献 规模
COBUILD 1980年代 语料库 英国 Birminghan大 学与Collins出 版社 Longman 语料库 19881990Longman 语料库委员会
以词典编撰为应用背景， 2000万词次 是首部例句来自真实语料 的字典，是第一个动态语 料库。 编撰英语学习词典，为外 5000万词次 国人学习英语服务。分类 方法客观有弹性，不受文 本可获得性的约束。
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库（续2）
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库（续3）
台湾中研院平衡语料库（Sinica Corpus）
( .tw/ROCLING/corpus98/ ) 世界上第一个带有完整词类标记的汉语平衡语料库。 目标：500万词次汉语平衡语料库 设计思想：
1) 遵循台湾计算语言学会的分词标准 2) 采样时以自然段落为准，不看文章长度 3) 语料采用多重分类法
中文文本信息处理的原理与应用
本章主要内容
关于语料库 汉语语料库的加工规范 语料库建设的其他问题
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库加工规范
以北大的“人民日报标注语料库”为例： 切分规范：
分词单位：主要是词，也包括部分使用频率较 高的词组，有时孤立字或语素也可作为切分单 位（如在动词的离合形式中）。 切分单位与词典的关系：参照了北大的《语法 信息词典》，5字以上的长词是切分单位，但未 被收到词典中（太多，一般为固定表达方式， 如*年*月*日）
分词标准已经确定和统一？ 词类标记集被普遍采用和遵循？ 文本属性规范在哪里？
中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术
正则表达式
在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些 复杂规则的字符串的需要。正则表达式就是用于描述这些规 则的工具。 一个正则表达式就是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊 字符（称为元字符）组成的文字模式。该模式描述在查找文 字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个 模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 例如： "ab*"：表示一个字符串有一个a后面跟着零个或若干个b。（"a", “ab”, “abbb”,……）； "ab+"：表示一个字符串有一个a后面跟着至少一个b或者更多；
语料库基本概念
语料库(corpus) (corpus)
就是存放语言材料的仓库（语言数据库）。
语料库语言学(corpus linguistics) (corpus
基于语料库进行语言学研究。
语料库的特点
– 必须是真实语言环境中出现过的语言材料 – 必须是以电子计算机为载体 – 必须经过一定的分析、加工和处理
中文文本信息处理的原理与应用 第五章 语料库的构建
授课人：迟呈英 辽宁科技大学软件学院
语料库的提出
中文文本信息处理的原理与应用
本章主要内容
关于语料库 汉语语料库的加工规范 语料库建设的其他问题
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术（续1）
编程语言 优点 对于大量数据集合和文本的处理，用 这样的语言进行编码可以获得很高的 效率 使用其来进行文本的预处理和重新改 变格式，其语法中内置的正则表达式 具有相当强大的功能。用此类解释型 语言来做这种类型的工作比所有代码 都用C语言写要快一些 类似Perl语言，在一些辅助文本的处 理中有较好的表现 缺点 对一些辅助的文本处 理，比较耗费人力资源
语料库的编码体系
• SGML（标准置标语言） /MarkUp/SGML/ • XML（可扩展的置标语言） /TR/REC-xml • TEI（文档编码计划） / • CES（语料库编码标准） /Applications/index-co02.html
1970年代初英 100万词次 研究当代英国英语，与美国 国Lancaster大学 英语对比， TAGIT系统，以 和挪威Oslo大学 统計方式建立换算几率矩阵， 提高标注正确率。 1981年瑞典 Lund大学 做英语口语调查，是第一个 口语英语语料库，建立了索 引系统。
中文文本信息处理的原理与应用
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库加工规范（续1）
标注规范
对一般词的标注依照北大制定的“中文词性标 注集”； 对专有名词标注，在切分基础上用[ ]加以标记， 并标上ns, nt, nz等
中文文本信息处理的原理与应用
中文词性标记集（部分）
代码 名称 形语素 形容词 副形词 名形词 帮助记忆的诠释 形容词性语素。形容词代码为a，语素代码g前面置以A。 取英语形容词adjective的第1个字母。 直接作状语的形容词。形容词代码a和副词代码d并在一起。 具有名词功能的形容词。形容词代码a和名词代码n并在一起。
中文文本信息处理的原理与应用
语料库研究的历史
第一代（1970－80年代）
百万词级 以语言研究为导向
第二代（1980－90年代）
千万词级 词典编纂－应用导向
第三代（1990年代－ ）
超大规模（上亿词级） 标准编码体系 深度标注/多语种 NLP应用
第四代（？）
互联网作为语料库
中文文本信息处理的原理与应用
中文文本信息处理的原理与应用
Thanks
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
国外知名语料库—第一代
名称 Brown 语料库 LOB 语料库 创建时间 创建单位 1960年代初美 国Brown大学 应用背景及贡献 规模 100万词次
研究当代美国英语。第一个 语料库，能夠反映語言共時 性的平横语料库。