自然语言处理简洁版
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。
如何使用Python进行自然语言处理
如何使用Python进行自然语言处理Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。
NLP可以用于文本分类、情感分析、机器翻译、关键词提取、语义分析等多种文本处理任务。
本文将介绍如何使用Python进行自然语言处理。
1. 安装Python和相关库首先需要在计算机上安装Python环境以及相关的库，如NLTK、spaCy、scikit-learn等。
可以使用pip命令进行安装，例如：pip install nltkpip install spacypip install scikit-learn2. 文本处理文本处理包括文本清洗、分词、去停用词、词干化等。
Python提供了多种文本处理工具，如NLTK和spaCy。
2.1 NLTKNLTK是自然语言处理的经典工具包，提供了各种处理文本的函数和算法。
其中，常用的函数有：（1）分词使用nltk.word_tokenize()函数将文本分成单词列表。
（2）去停用词停用词是文本中无意义的词语，如“the”、“a”、“an”、“of”等。
使用nltk.corpus库中的stopwords可以进行停用词过滤。
（3）词干化词干化是将词汇还原为原始词根的过程，例如将“running”还原为“run”。
可以使用nltk库中的PorterStemmer和SnowballStemmer进行词干化处理。
2.2 spaCyspaCy是一个快速、高效的自然语言处理库，提供了很多功能，如分词、词性标注、命名实体识别、依存关系分析等。
其中，常用的函数有：（1）分词使用nlp()函数将文本转换为spaCy文档，然后可以使用doc对象的iter()函数遍历单词进行分词。
（2）去停用词与NLTK类似，可以使用nlp.Defaults.stop_words进行停用词过滤。
（3）词干化spaCy提供了词形还原（Lemmatization）功能，可以使用token.lemma_属性进行词干化处理。
自然语言处理_自然语言处理常用方法举例说明
自然语言处理_自然语言处理常用方法举例说明自然语言处理简介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（NLP）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。
自然语言处理详细介绍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。
自然语言处理(snownlp)算法
自然语言处理(snownlp)算法
自然语言处理（SnowNLP）算法是一个面向中文自然语言处理任务的 Python 库，它包含了多种自然语言处理相关的算法，以下是一些核心功能所涉及的算法和技术：
1、分词：
SnowNLP 使用基于统计模型的分词方法，对输入的中文文本进行有效分词，将连续的汉字序列切分成一个个单独的词语。
2、词性标注：
虽然在描述中未明确提到词性标注，但很多中文 NLP 库包括了这项功能，即识别每个词在句子中的语法角色。
3、情感分析：
SnowNLP 实现了情感倾向分析算法，能够计算出一段文本的情感极性，通常返回的是一个介于0到1之间的浮点数，数值越接近1表示情感越积极，越接近0则表示越消极。
4、关键词抽取：
利用 TF-IDF 或者其他的文本摘要算法来提取文本的关键信息，找到最具代表性的关键词。
5、文本摘要：
提供文本摘要功能，可能采用基于权重或基于机器学习的方法，从原文中抽取出关键句子形成摘要。
6、拼音转换：
包含将汉字转换为拼音的功能，用于语音合成或其他需要拼音信息的应用场景。
7、繁简体转换：
支持简体与繁体中文之间的转换。
8、统计信息计算：
提供计算词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）的能力，这两个指标常用于文本挖掘和信息检索领域的特征权
重计算。
这些算法的实现背后可能涉及到如最大熵模型、隐马尔可夫模型、TF-IDF、余弦相似度等多种统计学习和机器学习技术。
随着自然语言处理领域的发展，SnowNLP 库也在不断迭代更新以适应新的技术和需求。
Python自然语言处理实战案例案例
Python自然语言处理实战案例案例Python自然语言处理实战案例自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类自然语言的方式。
Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的NLP库和工具，使得开展自然语言处理实战变得更加简单和高效。
本文将介绍几个Python自然语言处理实战案例，帮助读者更好地理解和应用NLP技术。
案例一：情感分析情感分析是NLP中常见的任务之一，旨在通过对文本进行分析，判断文本中蕴含的情感倾向。
通过Python进行情感分析，可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度和反馈。
以下是一个简单的情感分析实战案例：```pythonfrom nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzerdef sentiment_analysis(text):sid = SentimentIntensityAnalyzer()sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)if sentiment_scores['compound'] >= 0.05:return '正面情感'elif sentiment_scores['compound'] <= -0.05:return '负面情感'else:return '中性情感'text = "这部电影太精彩了！我非常喜欢。
"sentiment = sentiment_analysis(text)print(sentiment)```运行上述代码，可以得到结果为“正面情感”。
通过引入NLTK （Natural Language Toolkit）库，我们可以方便地进行情感分析，并根据情感得分判断文本的情感倾向。
自然语言处理的基本原理
自然语言处理的基本原理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、语言学和人工智能等。
本文将介绍自然语言处理的基本原理，包括文本预处理、分词、词性标注和句法分析等。
一、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。
文本预处理指的是对原始文本进行清洗、规范化和标准化，以便后续的处理和分析。
常见的文本预处理步骤包括去除标点符号、停用词和数字，转换为小写字母形式，去除多余的空格和特殊字符等。
二、分词分词是自然语言处理中的重要步骤，将一段连续的文本切分成独立的词语。
分词的结果可以作为后续处理的基础，如词频统计、语义分析等。
中文分词是一个相对复杂的任务，需要根据上下文来确定词语边界。
常见的分词算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
三、词性标注词性标注是将分词结果中的每个词语赋予一个预定义的词性标签，用于表示该词语在句子中的词性属性。
词性标注可以为后续的语义分析、句法分析和机器翻译等任务提供基础信息。
常见的词性标注方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
四、句法分析句法分析是自然语言处理中的一项重要任务，旨在分析句子的结构和语法关系。
句法分析可以帮助我们理解句子的语义，并从中提取出关键信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于依存关系的方法。
依存关系分析是一种常用的句法分析方法，它将句子中的词语之间的关系表示为一棵依存树。
五、语义分析语义分析是对文本进行深层次的语义理解和推理，目的是获取句子的语义信息。
常见的语义分析任务包括语义角色标注、实体识别和情感分析等。
语义角色标注是为句子中的谓词和论元赋予语义角色标签，表示它们在句子中的语义角色。
实体识别是从文本中识别出具有特定语义类别的实体，如人名、地名和组织机构名等。
自然语言处理NLP入门
自然语言处理NLP入门自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其目的是让计算机能够理解、分析和生成人类语言。
NLP技术的发展已经带来了巨大的影响，例如自动翻译、语音助手、文本分类和情感分析等应用。
1. NLP的基础：词汇处理在NLP中，词汇处理是首要任务之一。
对于一句话或一段文本，首先需要将其分解成单词或短语，并进行词性标注、词干化和词义消歧等处理。
这个过程被称为分词。
2. 语法分析与句法树语法分析是NLP中的关键技术之一，它的目标是确定句子的句法结构。
通过分析句子中的语法成分和它们之间的关系，可以构建出一棵句法树，用于表示句子的结构和语法规则。
3. 语义理解与语义角色标注语义理解是通过分析句子的含义，进一步理解其背后的逻辑和推理。
语义角色标注则是指对句子中的每个成分确定其在句子中扮演的角色，例如主语、谓语、宾语等。
4. 信息抽取与命名实体识别信息抽取是从文本中抽取出结构化的信息。
命名实体识别则是指识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等。
这些任务在实际应用中具有重要价值，例如文本挖掘和情报分析等领域。
5. 情感分析与主题建模情感分析是指对文本中的情感、情绪和观点进行识别和分析。
主题建模则是从大量文本中自动发现并生成主题，用于对文本进行分类和摘要。
6. 机器翻译与自动问答机器翻译是指利用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。
自动问答则是指根据用户提供的问题，从大量的文本中找到最相关的答案并返回给用户。
7. NLP的挑战与发展虽然NLP技术已经取得了重要的进展，然而仍然面临着许多挑战。
例如语义理解、上下文处理和语言多样性等问题仍然存在。
未来，NLP技术将会进一步发展，与机器学习、深度学习等领域的交叉融合将会带来更具创新性的应用。
总结：本文介绍了自然语言处理（NLP）的入门知识，包括词汇处理、语法分析、语义理解、信息抽取、情感分析、机器翻译等相关内容。
自然语言处理.pptx
混合方法
理性方法的优、缺点
相应的语言学理论基础好 语言知识描述精确 处理效率高 知识获取困难（高级劳动） 系统鲁棒性差：不完备的规则系统将导致推理的失败 知识扩充困难，很难保证规则之间的一致性
针对用户提出的问题，给出具体的答案。
Apple效率
信息抽取（Information Extraction，IE）
基于某个主题模板，从非结构化或半结构化的自然 语言文本中提取出相关的结构化信息。
主题相关的信息获取。 对机器翻译、自动问答、数据挖掘（文本挖掘）等提供支
还原规则
通用规则：变化有规律 个性规则：变化无规律
形态还原规则举例
英语“规则动词”还原
*s -> * (SINGULAR3) *es -> * (SINGULAR3) *ies -> *y (SINGULAR3) *ing -> * (VING) *ing -> *e (VING) *ying -> *ie (VING) *??ing -> *? (VING) *ed -> * (PAST)(VEN) *ed -> *e (PAST)(VEN) *ied -> *y (PAST)(VEN) *??ed -> *? (PAST)(VEN)
自然语言处理
Natural Language Processing(NLP)
2019-6-23
谢谢你的观看
1
主要内容（1）
自然语言处理概述
什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科
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过拟合解决办法——正则化
采用正则化方法。正则化方法包括L0正则、L1正则和L2正则。在机器学习中一般使用L2正则 采用dropout方法：dropout方法在训练的时候让神经元以一定的概率不工作
过拟合解决办法——增加样本数据
致谢 | Thank！
数据收集
域名
IP
训
打标的数据集
练
过
程
数据预处理
词向量——word2vec
词向量——word2vec
这个模型的作用就是从一大堆句子中为每个独一无二的单词进行建模， 并且输出一个唯一的向量。Word2Vec 模型的输出被称为一个词向量矩阵。
这个词向量矩阵包含训练集中每个词的一个向量
词向量——word2vec
输出数据是一个 10*50 的词矩阵，其中包括 10 个词，每个词的向量维度是 50
LSTM神经网络在自然语言处理中的应用
目录/Contents
01 机器学习背景概述
02
LSTM神经网络
03 模型优化
01 机器学习背景概述
背景介绍
2006 年，Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章，论证了两个观点： 1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类。 2.深度神经网络在训练上的难度，能够通过“逐层初始化” 来有效克服。 开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮，受到从学术界到工业界的广泛重视。 导致了“大数据+深度模型”时代的来临
词向量——word2vec
循环神经网络——RNN
使用电影中先前的事件推断后续的事件。
时间序列：事件发生的前后顺序/句子的前后连贯性
循环神经网络——RNN
循环神经网络——RNN
隐藏状态是当前单词向量和前一步的隐藏状态向量的函数。 并且这两项之和需要通过激活函数来进行激活。
x(t) 表示一个向量，它封装了一个特定单词的所有信息。 h(t) 称为隐藏状态向量。这个向量是用来封装和汇总前面时间步骤中所看到的所有信息。 W(H) 在所有的时间步骤中都是保持一样的，但是矩阵 W(x) 在每个输入中都是不一样的
神经网络：是拟合一个函数的过程，一个仅有一个隐藏层的神经网络就能拟合一个函 数，但是它可能需要很多很多的神经元。 深层网络：可以用少得多的神经元去拟合同样的函数。
有监督学习和无监督学习
监督学习，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型。 再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也 就具有了对未知数据进行分类的能力。
循环神经网络——RNN
这些权重矩阵的大小不但受当前向量的影响，还受前面隐藏层的影响。 举个例子，观察上面的式子，h(t) 的大小将会随着 W(x) 和 W(H) 的大小而改变。
让我们来看一个快速例子。当 W(H) 非常大，W(X) 非常小的时候， 我们知道 h(t) 受 h(t-1) 的影响比 x(t) 的影响大。换句话说， 目前的隐藏状态向量更关心前面句子的一个总和，而不是当前的一个句子。
稍微改变的数据上,拟合的边界会大大改变
欠拟合解决办法
欠拟合（underfiting / high bias） 训练误差和验证误差都很大，这种情况称为欠拟合。 出现欠拟合的原因是模型尚未学习到数据的真实结构。 解决办法 1、增加模型复杂度。如果模型太简单，不能够应对复杂的任务。 2、使用更复杂的模型，减小正则化系数。
长短期记忆网络——LSTM
短期记忆
长短期记忆网络——LSTM
长期记忆
长短期记忆网络——LSTM
长短期记忆网络——LSTM
LSTM 单元，该单元根据输入数据 x(t) ，隐藏层输出 h(t) 。
复杂组件分为四个部分： 输入门， 输出门， 遗忘门一个记忆控制器。
训练 过程
标签
打标的 数据集
分词
过拟合产生原因
过拟合（overfiting / high variance） 如果要问机器学习中最常见的问题，八成的可能是‘过拟合’。模型在训练集上表现很好， 但是在验证集上却不能保持准确，也就是模型泛化能力很差。 模拟过拟合的原因： 1、训练数据集样本单一，样本不足。训练样本要尽可能的全面，覆盖所有的数据类型。 2、训练数据中噪声干扰过大。噪声指训练数据中的干扰数据。 3、模型过于复杂。泛化能力太差。模型太复杂是过拟合的重要因素。
去停用词
词向量
文本预处理
基于机器 学习算法 的模型训
练
预测 过程
待预测 数据
分词
去停用词
词向量
文本预处理Biblioteka 标分类模型签
03 模型优化
过拟合和欠拟合
欠拟合：偏差大，偏离事实； .模型具有低灵活性 和低复杂度 过拟合：低偏差，过度拟合噪声，训练集生成非常完美的预测结果；模型具有高灵活性 和高复杂度
过拟合解决办法
针对过拟合的上述原因，对应的预防和解决办法如下： 1、增加样本，要覆盖全部的数据类型。 2、清洗数据再进行模型训练，防止噪声数据干扰模型。 2、正则化。在模型算法中添加惩罚函数来防止过拟合。常见的有L1，L2正则化。 3、对于深度学习还可以采用dropout，batch normalization， early stop等方法。 4、集成学习方法bagging(如随机森林）能有效防止过拟合
神经网络渊源
当我们学习新的东西，或者未学到东西，一些神经元的阈值（和突触权值会发生改变） 这种情况下，只需要带有一个参数（阈值）的简单阶梯函数。激活函数应用于累加的总和。
权重和偏置项b对输入信号进行线性变换。而激活函数对该信号进行非线性变换， 这使得我们可以任意学习输入与输出之间的复杂变换
神经网络与深度神经网络的区别
无监督学习（也有人叫非监督学习）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之 处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。
有监督学习数学模型
机器学习：从数据中获得决策（预测）函数使得机器可以根据数据进行自动学习，通过算法使得机器 能从大量历史数据中学习规律从而对新的样本做决策。
传统神经网络
从1980年代末期以来，机器学习的发展大致经历了两次浪潮： • 浅层学习（Shallow Learning） • 深度学习（Deep Learning） 神经网络一般有输入层->隐藏层->输出层，一般来说隐藏层大于2的神经网络就叫做深 度神经网络，深度学习就是采用像深度神经网络这种深层架构的一种机器学习方法
随机森林分类
模 型
高斯贝叶斯分类 SVM分类
训 SVM高斯核函数分类
练
结果分析比较
TTL
国家
新数据
预
测
过
数据预处理
程
模型确定
识别是否为疑似僵尸网
自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。 2012年6月。Google Brain项目,在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功 2012年11月,微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自成立深度学习研究院
经典框架平台
自然语言处理热门研究方向
情绪分析（Sentiment Analysis） 文件分类（Document Classification） 机器翻译（Machine Translation） 自动文本摘要（Text Summarization） 自动问答（Question Answering） 图片问答（Visual Question Answering）
独立同分布 p(x,y)
02 LSTM神经网络在自然语言中的应用
词向量
我们处理自然语言的时候，一般都是把词向量作为模型的输入
将整个句子作为输入，不能不满足计算机的一些基本运算操作
词向量
将每一个词转换成向量，用词向量作为输入数据。
词向量组成一个16*D 的矩阵
词向量——word2vec
词向量不仅表示当前单词，而且可以表示上下文意义。 为了去得到这些词向量，我们使用一个很著名的模型 “Word2Vec”。简单的说， 这个模型根据上下文的语境来推断出每个词的词向量。
大牛人物
Andrew Ng。中ffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授。如今被聘为“Google大脑”的负责人。 Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。
概述
人工智能是机器学习的父类。 深度学习则是机器学习的子类。
机器学习不接受指令
它接受输入的数据!
也就是说， 机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令 来进行各种工作的方法。
应用方向
语音识别=语音处理+机器学习。 自然语言处理=文本处理+机器学习。 计算机视觉=图像处理+机器学习。 模式识别=机器学习。 数据挖掘=机器学习+数据库。 统计学习近似等于机器学习。