1、自然語(yǔ)言處理概述

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的理論和方法。融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等于一體的科學(xué)。旨在從文本數(shù)據(jù)中提取信息。目的是讓計(jì)算機(jī)處理或“理解”自然語(yǔ)言，以執(zhí)行自動(dòng)翻譯、文本分類和情感分析等。自然語(yǔ)言處理是人工智能中最為困難的問(wèn)題之一。

2、自然語(yǔ)言處理入門(mén)基礎(chǔ)

2.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

（1）線性代數(shù)

向量、 矩陣、距離計(jì)算（余弦距離、歐式距離、曼哈頓距離、明可夫斯基距離、切比雪夫距離、杰卡德距離、漢明距離、標(biāo)準(zhǔn)歐式距離、皮爾遜相關(guān)系數(shù)）

（2）概率論

隨機(jī)試驗(yàn)、條件概率、全概率、貝葉斯定理、信息論

（3）統(tǒng)計(jì)學(xué)

圖形可視化（餅圖、條形圖、熱力圖、折線圖、箱線圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖、儀表盤(pán)）

數(shù)據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)（平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)差）

概率分布（幾何分布、二項(xiàng)分布、正態(tài)分布、泊松分布）

統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)

2.2 語(yǔ)言學(xué)基礎(chǔ)

語(yǔ)音、詞匯、語(yǔ)法

2.3 Python基礎(chǔ)

廖雪峰教程，Python從入門(mén)到實(shí)踐

2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)周志華、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

2.5 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

CNN、RNN、LSTM

2.6 自然語(yǔ)言處理的理論基礎(chǔ)

統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理（宗成慶第二版）、Python自然語(yǔ)言處理、數(shù)學(xué)之美（第二版）

3、自然語(yǔ)言處理的主要技術(shù)范疇

3.1 語(yǔ)義文本相似度分析

語(yǔ)義文本相似度分析是對(duì)兩段文本的意義和本質(zhì)之間的相似度進(jìn)行分析的過(guò)程。

3.2 信息檢索（Information Retrieval， IR）

信息檢索是指將信息按一定的方式加以組織，并通過(guò)信息查找滿足用戶的信息需求的過(guò)程和技術(shù)。

3.3 信息抽?。↖nformation Extraction）

信息抽取是指從非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化文本（如網(wǎng)頁(yè)、新聞、 論文文獻(xiàn)、微博等）中提取指定類型的信息（如實(shí)體、屬性、關(guān)系、事件、商品記錄等），并通過(guò)信息歸并、冗余消除和沖突消解等手段將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息的一項(xiàng)綜合技術(shù)。

3.4 文本分類（Text Categorization）

文本分類的任務(wù)是根據(jù)給定文檔的內(nèi)容或主題，自動(dòng)分配預(yù)先定義的類別標(biāo)簽。

3.5 文本挖掘（Text Mining）

文本挖掘是信息挖掘的一個(gè)研究分支，用于基于文本信息的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。文本挖掘的準(zhǔn)備工作由文本收集、文本分析和特征修剪三個(gè)步驟組成。目前研究和應(yīng)用最多的幾種文本挖掘技術(shù)有：文檔聚類、文檔分類和摘要抽取。

3.6 文本情感分析（Textual Affective Analysis）

情感分析是一種廣泛的主觀分析，它使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)識(shí)別客戶評(píng)論的語(yǔ)義情感，語(yǔ)句表達(dá)的情緒正負(fù)面以及通過(guò)語(yǔ)音分析或書(shū)面文字判斷其表達(dá)的情感等。

3.7 問(wèn)答系統(tǒng)（Question Answering， QA）

自動(dòng)問(wèn)答是指利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)回答用戶所提出的問(wèn)題以滿足用戶知識(shí)需求的任務(wù)。不同于現(xiàn)有搜索引擎，問(wèn)答系統(tǒng)是信息服務(wù)的一種高級(jí)形式，系統(tǒng)返回用戶的不再是基于關(guān)鍵詞匹配排序的文檔列表，而是精準(zhǔn)的自然語(yǔ)言答案。

3.8 機(jī)器翻譯（Machine Translation，MT）

機(jī)器翻譯是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯。被翻譯的語(yǔ)言稱為源語(yǔ)言（source language），翻譯到的語(yǔ)言稱作目標(biāo)語(yǔ)言（target language）。

機(jī)器翻譯研究的目標(biāo)就是建立有效的自動(dòng)翻譯方法、模型和系統(tǒng)，打破語(yǔ)言壁壘，最終實(shí)現(xiàn)任意時(shí)間、任意地點(diǎn)和任意語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯，完成人們無(wú)障礙自由交流的夢(mèng)想。

3.9 自動(dòng)摘要（Automatic Summarization）

自動(dòng)文摘（又稱自動(dòng)文檔摘要）是指通過(guò)自動(dòng)分析給定的一篇文檔或多篇文檔，提煉、總結(jié)其中的要點(diǎn)信息，最終輸出一篇長(zhǎng)度較短、可讀性良好的摘要（通常包含幾句話或數(shù)百字），該摘要中的句子可直接出自原文，也可重新撰寫(xiě)所得。

3.10 語(yǔ)音識(shí)別（Speech Recognition）

語(yǔ)言識(shí)別指的是將不同語(yǔ)言的文本區(qū)分出來(lái)。其利用語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)和語(yǔ)法屬性來(lái)執(zhí)行此任務(wù)。語(yǔ)言識(shí)別也可以被認(rèn)為是文本分類的特殊情況

4、自然語(yǔ)言處理基本點(diǎn)

4.1 語(yǔ)料庫(kù)（Corpus）

語(yǔ)料庫(kù)中存放的是在語(yǔ)言的實(shí)際使用中真實(shí)出現(xiàn)過(guò)的語(yǔ)言材料；語(yǔ)料庫(kù)是以電子計(jì)算機(jī)為載體承載語(yǔ)言知識(shí)的基礎(chǔ)資源；真實(shí)語(yǔ)料需要經(jīng)過(guò)加工（分析和處理），才能成為有用的資源。

4.2 中文分詞（Chinese Word egmentation）

（1）中文分詞指的是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程。

（2）現(xiàn)有的分詞方法可分為三大類：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法和基于深度學(xué)習(xí)的中文分詞。推薦

（3）比較流行的中文分詞工具：jieba、StanfordNLP、HanLP、SnowNLP、THULAC、NLPIR

4.3 詞性標(biāo)注（Part-of-speech tagging）

（1）詞性標(biāo)注是指為給定句子中的每個(gè)詞賦予正確的詞法標(biāo)記，給定一個(gè)切好詞的句子，詞性標(biāo)注的目的是為每一個(gè)詞賦予一個(gè)類別，這個(gè)類別稱為詞性標(biāo)記（part-of-speech tag），比如，名詞（noun）、動(dòng)詞（verb）、形容詞（adjective）等。

（2）詞性標(biāo)注是一個(gè)非常典型的序列標(biāo)注問(wèn)題。最初采用的方法是隱馬爾科夫生成式模型， 然后是判別式的最大熵模型、支持向量機(jī)模型，目前學(xué)術(shù)界通常采用的結(jié)構(gòu)是感知器模型和條件隨機(jī)場(chǎng)模型。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究者們也提出了很多有效的基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞性標(biāo)注方法。

4.4 句法分析（Parsing）

（1）基于規(guī)則的句法結(jié)構(gòu)分析

（2）基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)分析

4.5 詞干提?。⊿temming）

詞干提取是將詞語(yǔ)去除變化或衍生形式，轉(zhuǎn)換為詞干或原型形式的過(guò)程。詞干提取的目標(biāo)是將相關(guān)詞語(yǔ)還原為同樣的詞干。

4.6 詞形還原（Lemmatization）

詞形還原是將一組詞語(yǔ)還原為詞源或詞典的詞目形式的過(guò)程。

4.7 停用詞過(guò)濾

停用詞過(guò)濾是指在文本中頻繁出現(xiàn)且對(duì)文本信息的內(nèi)容或分類類別貢獻(xiàn)不大甚至無(wú)貢獻(xiàn)的詞語(yǔ)，如常見(jiàn)的介詞、冠詞、助詞、情態(tài)動(dòng)詞、代詞以及連詞等。

4.8 詞向量化（Word Vector）

詞向量化是用一組實(shí)數(shù)構(gòu)成的向量代表自然語(yǔ)言的叫法。這種技術(shù)非常實(shí)用，因?yàn)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/1247/" target="_blank">電腦無(wú)法處理自然語(yǔ)言。詞向量化可以捕捉到自然語(yǔ)言和實(shí)數(shù)間的本質(zhì)關(guān)系。通過(guò)詞向量化，一個(gè)詞語(yǔ)或者一段短語(yǔ)可以用一個(gè)定維的向量表示。（word2vec）

from gensim.models import Word2Vec

4.9 命名實(shí)體消歧（Named Entity Disambiguation）

命名實(shí)體消岐是對(duì)句子中的提到的實(shí)體識(shí)別的過(guò)程。

例如，對(duì)句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名實(shí)體消岐會(huì)推斷出句子中的Apple是蘋(píng)果公司而不是指一種水果。一般來(lái)說(shuō)，命名實(shí)體要求有一個(gè)實(shí)體知識(shí)庫(kù)，能夠?qū)⒕渥又刑岬降膶?shí)體和知識(shí)庫(kù)聯(lián)系起來(lái)。

4.10 命名實(shí)體識(shí)別（named entity recognition）

命名實(shí)體識(shí)別是識(shí)別一個(gè)句子中有特定意義的實(shí)體并將其區(qū)分為人名，機(jī)構(gòu)名，日期，地名，時(shí)間等類別的任務(wù)。

三種主流算法：CRF，字典法和混合方法

5、特征處理

5.1 特征提?。‵eature Extraction）

特征提取是指將機(jī)器學(xué)習(xí)算法不能識(shí)別的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為算法可以識(shí)別的特征的過(guò)程。

舉例（文本分類特征提取步驟）：

（1）對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的每篇文章，我們進(jìn)行詞語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)，以形成一個(gè)詞典向量。詞典向量里包含了訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的所有詞語(yǔ)（假設(shè)停用詞已去除），且每個(gè)詞語(yǔ)代表詞典向量中的一個(gè)元素。

（2）在經(jīng)過(guò)第一步的處理后，每篇文章都可以用詞典向量來(lái)表示。這樣一來(lái)，每篇文章都可以被看作是元素相同且長(zhǎng)度相同的向量，不同的文章具有不同的向量值。這也就是表示文本的詞袋模型（bag of words）。

（3）針對(duì)于特定的文章，如何給表示它的向量的每一個(gè)元素賦值呢？最簡(jiǎn)單直接的辦法就是0-1法了。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，對(duì)于每一篇文章，我們掃描它的詞語(yǔ)集合，如果某一個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)在了詞典中，那么該詞語(yǔ)在詞典向量中對(duì)應(yīng)的元素置為1，否則為0。

5.2 特征選擇（ Feature Selection）

當(dāng)數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，我們需要選擇有意義的特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和模型進(jìn)行訓(xùn)練。特征選擇是指去掉無(wú)關(guān)特征，保留相關(guān)特征的過(guò)程，也可以認(rèn)為是從所有的特征中選擇一個(gè)最好的特征子集。特征選擇本質(zhì)上可以認(rèn)為是降維的過(guò)程。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

5.3 降維（Dimension Reduction）

6、模型選擇

6.1 馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型、層次化隱馬爾可夫模型、馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)

（1）應(yīng)用：詞類標(biāo)注、語(yǔ)音識(shí)別、局部句法剖析、語(yǔ)塊分析、命名實(shí)體識(shí)別、信息抽取等。應(yīng)用于自然科學(xué)、工程技術(shù)、生物科技、公用事業(yè)、信道編碼等多個(gè)領(lǐng)域。

（2）馬爾可夫鏈：在隨機(jī)過(guò)程中，每個(gè)語(yǔ)言符號(hào)的出現(xiàn)概率不相互獨(dú)立，每個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)的當(dāng)前狀態(tài)依賴于此前狀態(tài)，這種鏈就是馬爾可夫鏈。

（3）多元馬爾科夫鏈：考慮前一個(gè)語(yǔ)言符號(hào)對(duì)后一個(gè)語(yǔ)言符號(hào)出現(xiàn)概率的影響，這樣得出的語(yǔ)言成分的鏈叫做一重馬爾可夫鏈，也是二元語(yǔ)法。二重馬爾可夫鏈，也是三元語(yǔ)法，三重馬爾可夫鏈，也是四元語(yǔ)法

6.2 條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）

（1）條件隨機(jī)場(chǎng)用于序列標(biāo)注，中文分詞、中文人名識(shí)別和歧義消解等自然語(yǔ)言處理中，表現(xiàn)出很好的效果。原理是：對(duì)給定的觀察序列和標(biāo)注序列，建立條件概率模型。條件隨機(jī)場(chǎng)可用于不同預(yù)測(cè)問(wèn)題，其學(xué)習(xí)方法通常是極大似然估計(jì)。

（2）條件隨機(jī)場(chǎng)模型也需要解決三個(gè)基本問(wèn)題：特征的選擇、參數(shù)訓(xùn)練和解碼。

6.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱為信度網(wǎng)絡(luò)或信念網(wǎng)絡(luò)（belief networks），是一種基于概率推理的數(shù)學(xué)模型，其理論基礎(chǔ)是貝葉斯公式。

6.4 最大熵模型

7、NLP常用工具

（1）Anaconda

Anaconda是一個(gè)用于科學(xué)計(jì)算的Python開(kāi)發(fā)平臺(tái)，支持 Linux，Mac和Windows系統(tǒng)，提供了包管理與環(huán)境管理的功能，可以很方便地解決多版本Python并存、切換以及各種第三方包安裝問(wèn)題。Anaconda利用conda命令來(lái)進(jìn)行package和environment的管理，并且已經(jīng)包含了Python和相關(guān)的配套工具。Anaconda集成了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)以及數(shù)據(jù)處理必不可少的第三方庫(kù)，比如NumPy，SciPy，Scikit-Learn以及TensorFlow等。

（2）Scikit-learn

Scikit-learn是廣受歡迎的入門(mén)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，包含大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和特征提取實(shí)現(xiàn)，使用非常簡(jiǎn)便。Scikit-learn實(shí)現(xiàn)的是淺層學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅實(shí)現(xiàn)了多層感知機(jī)。

（3）TensorFlow

TensorFlow是谷歌基于DistBelief進(jìn)行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可被用于語(yǔ)音識(shí)別或圖像識(shí)別等多項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

（4）Keras

Keras是一個(gè)高級(jí)別的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，能在TensorFlow或者 Theano 上運(yùn)行。Keras的作者、谷歌AI研究員Francois Chollet宣布了一條激動(dòng)人心的消息，Keras將會(huì)成為第一個(gè)被添加到TensorFlow核心中的高級(jí)別框架，這將會(huì)讓Keras變成Tensorflow的默認(rèn)API。

（5）Gensim

Gensim是一款開(kāi)源的第三方Python工具包，用于從原始的非結(jié)構(gòu)化的文本中，無(wú)監(jiān)督地學(xué)習(xí)到文本隱層的主題向量表達(dá)。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算，信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

（6）NLTK

在NLP領(lǐng)域中，NLTK是最常使用的一個(gè)Python庫(kù)。

（7）Jieba. Jieba，結(jié)巴分詞是最受歡迎的中文分詞工具。

8、NLP語(yǔ)言模型

（1）詞的獨(dú)熱表示（one-hot representation）

（2）Bag of Words

（3）Bi-gram 和 N-gram

（4）詞的分布式表示（distributed representation）

（5）共現(xiàn)矩陣（Cocurrence martrix）

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型（Neural Networ Language model，NNLM）

（7）word2vec

連續(xù)詞袋模型（Continuous Bag of Words，CBOW）Skip-Gram模型

9、快速入門(mén)NLP方法

（1）認(rèn)真看完一本NLP相關(guān)的書(shū)，堅(jiān)持看完一部視頻。

（2）看這兩年相關(guān)方向的綜述論文，然后看一些經(jīng)典的論文和最新論文。

（3）獨(dú)立實(shí)現(xiàn)一個(gè)小型的自然語(yǔ)言處理項(xiàng)目。

（4）可以在Github上找到很多相關(guān)的開(kāi)源代碼，選一個(gè)自己感興趣的方向進(jìn)行研究。

10、自然語(yǔ)言處理學(xué)習(xí)資料

（1）我愛(ài)自然語(yǔ)言處理

（2）一文讀懂自然語(yǔ)言NLP

（3）中文分詞原理與工具

（4）自然語(yǔ)言處理項(xiàng)目資源庫(kù)匯總