Tiya_s
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自然语言处理学习笔记（一）

NLP：自然语言和处理两部分

发展历程

  1. 香农提出信息熵的概念
  2. NLP发源于1950年。图灵于该年提出图灵测试

NLP规则时代

  1. 乔姆斯基文法规则定义的上下文无关法规则

NLP统计时代

  1. 马尔可夫性质的模型（语言模型、隐马尔可夫模型）
  2. 神经语言模型
    将神经网络和语言模型相结合，为历史上第一次使用神经网络得到词嵌入矩阵
  3. 条件随机场CRF，为序列标注问题的利器
  4. LDA模型提出的概念图模型
  5. 提出分布式假设理论，为词嵌入技术提供理论基础

NLP深度时代

  1. 随着算力发展，神经网络越做越深 CNNs RNNs Recursive NN
  2. seq2seq机器翻译 CNN
  3. attention的seq2seq
  4. 纯attention
  5. bert

深度学习时代，神经网络能够自动从数据中挖掘特征，人们从复杂的特征中脱离出来，专注于模型算法本省创新和理论突破。从一开始的机器翻译领域逐渐扩散到NLP其他领域，传统经典算法不如从前。神经网络是一个黑箱，可解释性为一个痛点，复杂度较高，因此工业界的经典算法还是占据主流。

基本分类

自然语言理解NLU和自然语言生成NLG两种

NLU：如何理解文本；
文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解

语言的多样性、歧义性、鲁棒性、知识依赖、上下文

NLG：如果理解文本后生成自然文本
自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人

内容确定、文本结构、句子聚合、语法化、参考表达式生成、语言实现

基本领域

  • 文本检索
    大规模数据检索，搜索引擎
  • 机器翻译
    跨语种翻译
  • 文本分析/情感分析
    分类问题，多标签分类
  • 信息抽取
    不规则文本中抽取想要信息，命名实体识别、关系抽取、实践抽取
  • 序列标注
    文本中每一个词都打上相应的标签，为大多数NLP底层技术核心，分词、词性标注、关键词抽取、命名实体识别、语义角色标注
  • 文本摘要
    给定文本中聚焦最核心部分
  • 问答系统
  • 对话系统
    闲聊式和任务导向型，以口语化的自然语言对话方式解决用户问题
  • 知识图谱
    建立在图谱基础上的知识检索、知识推理、知识发现是知识图谱的研究方向
  • 文本聚类
    从大规模文本数据中自动发现规律，如何表示文本以及如何度量文本之间的距离。

基本技术

  • 分词
  • 词性标注
    词性，作额外特征使用
  • 句法分析
    句法结构分析和依存句法分析
  • 词干提取
    从单词各种前后缀变化、时态变化中还原词干
  • 命名实体识别
    识别并抽取文本中的实体，BIO
  • 指代消歧
    文本中的代词
  • 关键词抽取
    提取文本中的关键词
  • 词向量和词嵌入
    将单词映射到低维空间中，保持单词间相互关系不变
  • 文本生成
    给定特定文本输入，生成需要的文本，应用于文本摘要、对话系统、机器翻译、问答系统

研究难点

  • 中文分词
  • 词义消歧
    通过上下文得到不同的意思
  • 二义性
    多种理解方式的句子
  • OOV问题
    词嵌入技术 out of vocabulary
  • 文本相似度计算
    余弦相似度、欧式距离、曼哈顿距离、向量内积
  • 文本生成的评价指标
    BLEU ROUGE基于n-gram

社会影响

  • 社会科学
    关系网络挖掘、社交媒体计算、人文计算
  • 金融领域
  • 法律领域
  • 医疗健康领域
  • 教育领域

NLP处理步骤

方法1：传统机器学习的NLP流程

  • 语料预处理
    • 中文语料预处理：分词、词性标注、命名实体识别、去除停用词
  • 特征工程
    • 特征提取
    • 特征选择
  • 选择分类器

方法2：深度学习的NLP流程

  • 语料预处理
  • 设计模型
  • 模型训练

参考资料

知乎-自然语言处理intro
一文读懂自然语言处理

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