《自然语言处理入门》读书笔记
第一章，新手上路
1.1自然语言与编程语言
- 词汇量
- 结构化：
- 歧义性：
- 容错性；
- 易变性
- 简略性
1.2自然语言处理的层次
- 文本：语音(语音识别)，图像(光学符号识别)，和文本。
- 词法分析：
- 中文分词(将文本分割为有意义的词语，将字序列分割为次序列)，
- 词性标注(确定每个词语的类别和浅层的歧义消除)，
- 命名实体识别(较长的专有名词)
- 信息抽取：根据单词和词性，抽取一部分有用的信息
- 文本分类与文本聚类：
- 文本分类:一段话的语义，邮件是否是垃圾邮件，即把文档分类整理，即为文本分类，
- 文本聚类:把相识的文档归档在一起，或者排除重复的文档，
- 句法分析：根据句子主谓宾结构，分析描述句子意思，用于问答系统和搜索引擎。
- 语义分析和篇章分析：相比较语法分析，语义分析侧重于语义而非语法，
- 包括词义消歧(确定一个词在语境中的含义，不是简单词性)，
- 语义角色标注(标注句子中的谓语和其他成分的关系)
- 语义依存分析(分析句子中词语之间的语义关系)
- 其他任务：
- 自动问答
- 自动摘要
- 机器翻译
- 信息检索(IR)是区别于自然语言处理的独立学科，IR的目标是查询信息，而NLP的目标是理解语言。
1.3 自然语言处理的流派
1.4 机器学习
机器学习：不直接编程却能赋予计算机提高能力的方法，及计算机通过某项任务的经验数据提高在该项任务上的能力。让机器学会算法的算法，把机器学习算法称为元算法，把机器学到的算法成为模型。
模型：
模型是对现实问题的数学抽象，由一个假设函数和一系列参数构成，可以表示：
自变量X为一个特征向量。用来表示一个对象的特征。
特征：
指事物特点转化后的数值，把事物特征通过数值类型来提取，称为特征提取，
名字的特征提取：
| 特征序号 | 特征条件 | 特征值 |
| 1 | 是否含有“雁" | 1 |
| 2 | 是否含有”冰“ | 1 |
沈雁冰的可以表示为二维向量![X = [1,1]](http://img.e-com-net.com/image/info8/7a0fdc896722406bb0e5b57352c2af7a.gif){kind=small}
,
假设根据名字判断性别的模型为：
。
中，![W = [w1,w2....]](http://img.e-com-net.com/image/info8/a5772266a4ae494081c6cb1dcdc65c65.gif){kind=small}
表示特征值，比如娜是女性特征，磊是男性特征。
不需要通过字来写特征，定义一套模板来提取特征，比如通过定义
变量，遍历多个不同的名字，获取属于名字的所有模板，
是通过名字生成，不是自己去分析统计得到，自动提取特征的模板称为特征模板。
设计特征模板称为特征工程。特征越多，参数就多，模型就越复杂，模型的复杂度与数据集匹配。
数据集：
供元算法学习的Demo称为样本(习题)，多个样本称为数据集，在自然语言处理领域称为语料库，数据集的种类很多。
常用的数据集：
- MNIST (手写数字识别)：
- ImageNet(图像识别)：
- TREC(信息检索)：
- SQuAD(自动问答)：
- Europrl(机器翻译):
监督学习：
当习题有标准答案的时候，此时的学习算法称为监督学习，监督学习算法在机器做完题之后，会纠正模型错误，
对于性别识别来讲，数据集每个人名被表示为，
对于督导学习来讲，如果答案是男性，而函数输出女性。
在 
中，已知 
，要想使 
增大到非负值，需要将 
的
值增大一些、当多次迭代修改之后，男性的常用字权重就会加大，女性的常用字频率会减小。即这种优先级就会自动求出来。在自然语言处理中，对应每个词的词频。
这种在有标签(答案)的数据集上迭代学习的过程称为训练，训练用的数据集称为训练集，训练的结果是一系列参数(特征权重)或者迭代好的模型。利用模型，我们可以为任意一个名字做性别预测，
无监督学习：
即告诉题，不告诉答案。无监督学习一般用于聚类和降维，两者都不需要标注数据。
聚类：把相识的文档归档在一起，或者排除重复的文档，根据样本的相似性和簇的粒度决定。
降维：将样本点从高维空间变换到低维空间的过程，机器学习中的高维数据比比皆是，比如性别识别，以常用汉字为特征，就突破2000，如果有
个特征，则样本对应
维空间的点，多出的给假设函数的因变量使用。如果想让样本点可视化，需要降到二维或者三维。
降维算法要求，降维后尽量不损失信息，或者讲，样本在低维空间里每个维度的方差尽量大。
其他的类型的机器学习算法：
半监督学习：从多个不同的模型中提取相同预测的一致结果作为训练样本，扩充训练集。
强化学习：一边预测，一边根据环境情况反馈规划下一次决策。
1.5语料库：
自然语言处理领域的数据集
中文分词语料库：
人工正确切分后的句子集合
词性标注语料库：
句子切分后为每个词语指定一个词性的语料。词性标注集。
命名实体识别语料库
人工标注了文本内部制作者关心的实体名词以及实体类别。
句法分析语料库：
汉语中常用的句法分析语料库有CTB，即分词间语法的联系。
文本分类语料库：
人工标注了所所属分类的文章构成的语料库
语料库建设，即构建语料库的过程，规范制定 -- 人员培训--人工标注
1.6 开源工具：
- python接口：https://github.com/hankcs/pyhanlp
- java接口：https://github.com/hankcs/HanLP
第二章，词典分词
中文分词：即将一段文本拆分为一系列单词的过程。中文分词分为两类：
- 基于词典规则
- 基于机器学习
2.1 词典分词：
词的定义
语言学上定义具备独立意义的最小的单位。
词的性质：
齐夫定律：一个单词的词频于它的词频排名成反比，中文如此。
前30个常用词统计
2.2 词典
Hanlp词典：
词典的加载：
python：
from pyhanlp import *
def load_dictionary():
"""
加载HanLP中的mini词库
:return: 一个set形式的词库
"""
IOUtil = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil')
path = HanLP.Config.CoreDictionaryPath.replace('.txt', '.mini.txt')
dic = IOUtil.loadDictionary([path])
return set(dic.keySet())
if __name__ == '__main__':
dic = load_dictionary()
print(len(dic))
print(list(dic)[0])
85584
倒贴切分算法：
对于不同的词语选择规则来进行词典查询，常用的规则有正向最长匹配，逆向最长匹配。和双向最长匹配。它都是基于完全切分过程。
完全切分：
找出一段文本中的所有单词。朴素的完全切分算法比较简单，只需要遍历文本中的连续序列，查询改序列是否在文本上即可，
def fully_segment(text, dic):
word_list = []
for i in range(len(text)): # i 从 0 到text的最后一个字的下标遍历
for j in range(i + 1, len(text) + 1): # j 遍历[i + 1, len(text)]区间
word = text[i:j] # 取出连续区间[i, j]对应的字符串
if word in dic: # 如果在词典中，则认为是一个词
word_list.append(word)
return word_list
if __name__ == '__main__':
dic = load_dictionary()
print(fully_segment('商品和服务', dic))正向最长匹配：
对完全切分进行优化，我们需要有意义的词语序列，不是字典中单词构成的列表。考虑单词越长表达的意义越多。定义单词越长，优先级越高，即优先输出字典中最长的词，扫描顺序从前往后，即正向最长匹配。
from tests.book.ch02.utility import load_dictionary
def forward_segment(text, dic):
word_list = []
i = 0
while i < len(text):
longest_word = text[i] # 当前扫描位置的单字
for j in range(i + 1, len(text) + 1): # 所有可能的结尾
word = text[i:j] # 从当前位置到结尾的连续字符串
if word in dic: # 在词典中
if len(word) > len(longest_word): # 并且更长
longest_word = word # 则更优先输出
word_list.append(longest_word) # 输出最长词
i += len(longest_word) # 正向扫描
return word_list
if __name__ == '__main__':
dic = load_dictionary()
print(forward_segment('就读北京大学', dic))
print(forward_segment('研究生命起源', dic))
['就读', '北京大学']
['研究生', '命', '起源']误差的原因及研究生的优先级大于研究
逆向最长匹配：
from tests.book.ch02.utility import load_dictionary
def backward_segment(text, dic):
word_list = []
i = len(text) - 1
while i >= 0: # 扫描位置作为终点
longest_word = text[i] # 扫描位置的单字
for j in range(0, i): # 遍历[0, i]区间作为待查询词语的起点
word = text[j: i + 1] # 取出[j, i]区间作为待查询单词
if word in dic:
if len(word) > len(longest_word): # 越长优先级越高
longest_word = word
break
word_list.insert(0, longest_word) # 逆向扫描，所以越先查出的单词在位置上越靠后
i -= len(longest_word)
return word_list
if __name__ == '__main__':
dic = load_dictionary()
print(backward_segment('项目的研究', dic))
print(backward_segment('研究生命起源', dic))
['项', '目的', '研究']
['研究', '生命', '起源']双向最长匹配，
即同时执行正向逆向最长匹配，若词数不同，则返回词数更少的那个，否则返回两者中单字更少的那个，当单字也相同的时候，优先返回逆向最长匹配的结果。来源于语言学汉字的特性，启发式算法(单字词的算法要小于非单字词的算法)，
from tests.book.ch02.backward_segment import backward_segment
from tests.book.ch02.forward_segment import forward_segment
from tests.book.ch02.utility import load_dictionary
def count_single_char(word_list: list): # 统计单字成词的个数
return sum(1 for word in word_list if len(word) == 1)
def bidirectional_segment(text, dic):
f = forward_segment(text, dic)
b = backward_segment(text, dic)
if len(f) < len(b): # 词数更少优先级更高
return f
elif len(f) > len(b):
return b
else:
if count_single_char(f) < count_single_char(b): # 单字更少优先级更高
return f
else:
return b # 都相等时逆向匹配优先级更高
if __name__ == '__main__':
dic = load_dictionary()
print(bidirectional_segment('研究生命起源', dic))效果还没有逆向分词好。
速度测评：
词典分词的核心在于速度而不在于精度。
python;
java:
java代码：
package com.hankcs.book.ch02;
import com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil;
import com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreDictionary;
import java.io.IOException;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
/**
* 《自然语言处理入门》2.3 切分算法
*/
public class NaiveDictionaryBasedSegmentation
{
public static void main(String[] args) throws IOException
{
// 加载词典
TreeMap dictionary =
IOUtil.loadDictionary("data/dictionary/CoreNatureDictionary.mini.txt");
System.out.printf("词典大小：%d个词条\n", dictionary.size());
System.out.println(dictionary.keySet().iterator().next());
// 完全切分
System.out.println(segmentFully("就读北京大学", dictionary));
// 正向最长匹配
System.out.println(segmentForwardLongest("就读北京大学", dictionary));
System.out.println(segmentForwardLongest("研究生命起源", dictionary));
System.out.println(segmentForwardLongest("项目的研究", dictionary));
// 逆向最长匹配
System.out.println(segmentBackwardLongest("研究生命起源", dictionary));
System.out.println(segmentBackwardLongest("项目的研究", dictionary));
// 双向最长匹配
String[] text = new String[]{
"项目的研究",
"商品和服务",
"研究生命起源",
"当下雨天地面积水",
"结婚的和尚未结婚的",
"欢迎新老师生前来就餐",
};
for (int i = 0; i < text.length; i++)
{
System.out.printf("| %d | %s | %s | %s | %s |\n", i + 1, text[i],
segmentForwardLongest(text[i], dictionary),
segmentBackwardLongest(text[i], dictionary),
segmentBidirectional(text[i], dictionary)
);
}
evaluateSpeed(dictionary);
}
/**
* 评测速度
*
* @param dictionary 词典
*/
public static void evaluateSpeed(Map dictionary)
{
String text = "江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原";
long start;
double costTime;
final int pressure = 10000;
System.out.println("正向最长");
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < pressure; ++i)
{
segmentForwardLongest(text, dictionary);
}
costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double) 1000;
System.out.printf("%.2f万字/秒\n", text.length() * pressure / 10000 / costTime);
System.out.println("逆向最长");
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < pressure; ++i)
{
segmentBackwardLongest(text, dictionary);
}
costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double) 1000;
System.out.printf("%.2f万字/秒\n", text.length() * pressure / 10000 / costTime);
System.out.println("双向最长");
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < pressure; ++i)
{
segmentBidirectional(text, dictionary);
}
costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double) 1000;
System.out.printf("%.2f万字/秒\n", text.length() * pressure / 10000 / costTime);
}
/**
* 完全切分式的中文分词算法
*
* @param text 待分词的文本
* @param dictionary 词典
* @return 单词列表
*/
public static List segmentFully(String text, Map dictionary)
{
List wordList = new LinkedList();
for (int i = 0; i < text.length(); ++i)
{
for (int j = i + 1; j <= text.length(); ++j)
{
String word = text.substring(i, j);
if (dictionary.containsKey(word))
{
wordList.add(word);
}
}
}
return wordList;
}
/**
* 正向最长匹配的中文分词算法
*
* @param text 待分词的文本
* @param dictionary 词典
* @return 单词列表
*/
public static List segmentForwardLongest(String text, Map dictionary)
{
List wordList = new LinkedList();
for (int i = 0; i < text.length(); )
{
String longestWord = text.substring(i, i + 1);
for (int j = i + 1; j <= text.length(); ++j)
{
String word = text.substring(i, j);
if (dictionary.containsKey(word))
{
if (word.length() > longestWord.length())
{
longestWord = word;
}
}
}
wordList.add(longestWord);
i += longestWord.length();
}
return wordList;
}
/**
* 逆向最长匹配的中文分词算法
*
* @param text 待分词的文本
* @param dictionary 词典
* @return 单词列表
*/
public static List segmentBackwardLongest(String text, Map dictionary)
{
List wordList = new LinkedList();
for (int i = text.length() - 1; i >= 0; )
{
String longestWord = text.substring(i, i + 1);
for (int j = 0; j <= i; ++j)
{
String word = text.substring(j, i + 1);
if (dictionary.containsKey(word))
{
if (word.length() > longestWord.length())
{
longestWord = word;
break;
}
}
}
wordList.add(0, longestWord);
i -= longestWord.length();
}
return wordList;
}
/**
* 统计分词结果中的单字数量
*
* @param wordList 分词结果
* @return 单字数量
*/
public static int countSingleChar(List wordList)
{
int size = 0;
for (String word : wordList)
{
if (word.length() == 1)
++size;
}
return size;
}
/**
* 双向最长匹配的中文分词算法
*
* @param text 待分词的文本
* @param dictionary 词典
* @return 单词列表
*/
public static List segmentBidirectional(String text, Map dictionary)
{
List forwardLongest = segmentForwardLongest(text, dictionary);
List backwardLongest = segmentBackwardLongest(text, dictionary);
if (forwardLongest.size() < backwardLongest.size())
return forwardLongest;
else if (forwardLongest.size() > backwardLongest.size())
return backwardLongest;
else
{
if (countSingleChar(forwardLongest) < countSingleChar(backwardLongest))
return forwardLongest;
else
return backwardLongest;
}
}
}
字典树
匹配算法的瓶颈之一在与如何判断集合是否含有字符串，如果用有序集合的话(TreeMap)复杂度为 
,为词典的大小，如果用散列表的话(HashMap，dict)，即空间还时间的方法。
字符串集合常用字典树(trie树，前缀树)存储。
字典树即将词语视为root到某一节点的一条路径，并在词尾点上做标记。如果能走到特殊标记的节点，说明在该集合中。否则不存在。
不光是集合，字典树也可以实现映射，需要将相应的值悬挂在键的终点节点。当词典的大小为时，最坏情况下的任然是
实际速度比二分法要快，前缀匹配是递进的过程，算法不必比较支符串的前缀。
字典数的节点实现
我们约定用值为None表示节点不对应词语，这样就不能插入值为None 的键了，节点的实现代码：
class Node(object):
# 数据结构，构造方法。
# 指向下一个节点的字典
# 当前节点的值
def __init__(self, value) -> None:
self._children = {}
self._value = value
# 添加子节点
def _add_child(self, char, value, overwrite=False):
child = self._children.get(char)
if child is None:
child = Node(value)
self._children[char] = child
elif overwrite:
child._value = value
return child在添加节点中，会先检查已经存在的字符char对应的child，如果不存在就直接插入子节点，如果存在，根据标识确定是否要覆盖。
字典树的增删改查的实现
class Trie(Node):
def __init__(self) -> None:
super().__init__(None)
def __contains__(self, key):
return self[key] is not None
def __getitem__(self, key):
state = self
for char in key:
state = state._children.get(char)
if state is None:
return None
return state._value
def __setitem__(self, key, value):
state = self
for i, char in enumerate(key):
if i < len(key) - 1:
state = state._add_child(char, None, False)
else:
state = state._add_child(char, value, True)