一、基础知识
计算机没有人类的先验知识，如何理解文字，如何让实现文本分类，必须找到一套方法或方式对这些我们人类造成的词去表达和表式。一是从大量的预料中，拿到一些可以对它的含义表达的一些表达方式，二是文本是标记性的语言没办法去做机器学习，转成计算机可以理解的数值型的向量。
词编码---> N-gram, TFIDF--->word2vec
Nlp常见问题：自动摘要、指代消解、机器翻译、词性标注、分词（中文、日文等）、主题识别、文本分类。
传统：基于规则
现代：基于统计机器学习 HMM, CRF, SVM, LDA, CNN….”规则“隐含在模型参数里
词编码
词编码需要保证词的相似性，如果每个词都给一个码就不能保证识别子类、近义词等，比如青蛙和蟾蜍等等
我们希望编码方式可以表达同样含义的词在向量空间里面分布相似，例如下面假设的二维空间。
向量空间子结构
每个词一定是空间中的某个点，期望词向量能捕捉到词和词之间的相对关系
VKing – Vqueen +Vwomen = Vman
VParis – VFrance +VGerman = VBerlin
最终目标，词向量表示作为机器学习、特别是深度学习的输入和表示空间
英语里面自然语言处理的库NLTK，他会建立很大一个字典，根据专家构建出来的权威的东西，比如猫，是一个动物，有胎生，弹跳性等上位词。但是会有很多问题，不能分辨细节的差别、需要大量人为劳动、主管、无法发现新词、难以精确计算词之间的相似度
二、离散表示
离散表示：one-hot表示
很早之前的词编码的方式，建索引，one-hot，每个单词都有唯一索引，在词典中的顺序和在句子中的顺序没有关联。先建索引，再one-hot表示。
这种方式非常吃空间，维度非常非常高，如果每个词给一个编码，会做一个高频统计，只表示3000或4000个高频词，其他的词都用一个维度表示。
离散表示：bag of words
刚刚方式可以表达词，但最终目标是表达文本。文档的向量表示可以直接将各词的词向量表示加和。对应维度下面填充数字，表示这个数字出现了多少次。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() #四段语料 corpus = ["i come to China to travel", “This is a car popular in china”, "i love tea and apple", "the work is to write some papers in science"] print vectorizer.fit_transform(corpus)
print vectorizer.fit_transform(corpus).toarray()
print vectorizer.get_feature_names()
离散表示：TF-IDF
在搜索引擎中，常用到词权重，从而引申出TF-IDF。
1 # 读入文本 2 with open('./nlp_text1.txt') as f3: 3 res1 = f3.read() 4 5 with open('./nlp_text3.txt') as f4: 6 res2 = f4.read() 7 8 #停用词 9 #从文件导入停用词表 10 stpwrdpath = "stop_words.txt" 11 stpwrd_dic = open(stpwrdpath, 'rb') 12 stpwrd_content = stpwrd_dic.read() 13 #将停用词表转换为list 14 stpwrdlst = stpwrd_content.splitlines() 15 stpwrd_dic.close() 16 17 # 向量化，TF-IDF和标准化 当然，还可以处理停用词 18 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 19 corpus = [res1,res2] 20 vector = TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst) 21 tfidf = vector.fit_transform(corpus) 22 print tfidf 23 24 wordlist = vector.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词 25 # tf-idf矩阵 元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重 26 weightlist = tfidf.toarray() 27 #打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重 28 for i in range(len(weightlist)): 29 print "-------第",i,"段文本的词语tf-idf权重------" 30 for j in range(len(wordlist)): 31 print wordlist[j],weightlist[i][j]
离散表示：语言模型 Bi-gram和N-gram
上面两个表示方式都没有考虑词的顺序。Bi-gram和N-gram考虑了词的顺序，但是缺点是词表膨胀。
离散表示的问题：
无法衡量词向量之间的关系（没有捕获文本的含义）；词表维度随着语料库增长膨胀；n-gram词序列随语料库膨胀更快；数据稀疏问题。
对于词袋模型的稀疏问题可以用常用的文本降维方法是Hash Trick。在Hash Trick中，首先定义一个Hash后对应的哈希表，这个哈希表的维度会远远小于词汇表的特征维度，因此可以看成是降维。具体的方法是，对任意一个特征，使用用Hash函数找到对应哈希表的位置，然后将该特征对应的词频统计值累加到该哈希表位置。在scikit-learn的HashingVectorizer类中，实现了基于signed hash trick的算法。
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer vectorizer2 = HashingVectorizer(n_features=6,norm=None) print vectorizer2 .fit_transform(corpus)
三、分布式连续表示
分布式表示（Distributed representation）
1957年firth提出，用一个词附近的其他词来表示该词，这被认为是现代统计自然语言处理中最有创见的想法之一。计算机可以看很多语料，比如发现banking经常和经济这类词放到一起，基于这种思路，就有很多人提出了不同的解决思路。
共现矩阵（Cocurrence matrix）
即两个词同时出现。Word-Document的共现矩阵主要用于发现主题，用于主题模型，如LSA（latent semantic analysis）
这时候就有一个局域窗的概念，就是在一个范围内看共现的单词。局域窗中的word-word共现矩阵可以挖掘语法和语义信息。
Window length设为1（一般设为5-10）
使用对窗函数（左右window length都为1）
将共现矩阵行作为词向量。
下图为这三句话的共现矩阵，假设左右窗口为1，i旁边左右窗口中like出现2次，enjoy出现1次。这时候的向量表示用的是共现矩阵的方式。
优势：能表示出来词的相关度。把周边朋友拿过来了，上下文捕捉到了
缺点：向量维数随着词典大小线性增长；存储整个词典的空间消耗非常大；一些模型如文本分类模型会面临稀疏性问题；模型会欠稳定（加了新的句子，统计的频率就不一样）。
解决上面维度的缺陷，最直接的想法是降维，用SVD对共现矩阵向量做降维，取 U矩阵里面的值。该想法依然有问题，计算量随语料库和词典增长膨胀太快，对X(m*n)维的矩阵，计算量o(n^3)；难以为词典中新加入的词分配词向量。与其他深度学习模型框架差异大（已经再原始数据上处理了，可能不是deeplearnning想要的输入方式）。
Import numpy as np
la = np.linalg
x = np.array([
[0,2,1,0,0,0,0,0],
[2,0,0,1,0,0,0,0],
[1,0,0,1,,0,0,1,0]
])
U, S, Vh = la.svd(X, full_matrices=False)
四、WORD2VEC
NNLM（neural network language model）2003年提出word2vec前身
直接从语言模型出发，将模型最优化过程转化为求词向量表示的过程。前向窗函数，由N-1个词推断下一个词的概率，会遍历整个语料库。
使用了非对称的前向窗函数，窗长度为n-1，滑动窗口遍历整个语料库求和，
与标准答案的相近度，希望越大越好。
要求概率P满足归一化条件，这样不同位置t处的概率才能相加，即：
对所有的词做一个稀疏的向量表示，前n-1个词去预测下一个词。 NNLM只有1个隐层。最后W假设是1*8000（对1个词的描述），假设最后的向量是个500维的，那C就是80000*500。先通过投影矩阵（先随机初始化）做投影，只是从W里面选出一行或者一列，然后到一个隐层，然后再到softmax，最后完成拼接。最后的维度，取决于你的n，如果你要用前10个词预测，那应该是10*500=5000维。输出层softmax，我们希望拿到的概率值尽量的高，可以加上一个负号然后用BP+SDG可以完成优化，一旦优化完了，投影矩阵也就是最好的稠密向量表示。
因为是神经网络，所以需要大量的数据，每个训练样本的复杂度为N*D+N*D*H+H*V，因此在这个基础上去做了简化。
Word2Vec实际上是两种不同的方法：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram。
这两种方法都利用人工神经网络作为它们的分类算法。起初，每个单词都是一个随机 N 维向量。经过训练之后，该算法利用 CBOW 或者 Skip-gram 的方法获得了每个单词的最优向量。
Word2vec:CBOW（连续词袋）
Continue bag of words由周边的n个词，去推中间的1个词。
如何简化？
试试无隐层。
使用双向上下文窗口。
上下文词序无关。
输入层直接使用低维稠密表示。
投影层简化为求和（平均）
最后是一个softmax，类似于多分类的softmax,也需要去完成一个全连接的计算，拼接，如果词表是40W，500*40W你就需要有这样一个连接，消耗太大，所以要处理，有两种方式：
一种是层次softmax。40W词是平铺开来的，意思是和40w词都要有连接，对于平铺开来的结构如果要压缩空间是层叠起来的结构，使用huffman树对原本文本语料进行编码，根据出现频次的高低。边上的权重可以共享。根据语料在这个huffman树上找到路径（每个节点就是个二分类），求出这条路径上的概率相加，使其最大，就把刚刚平铺的变成了层叠的结构。
另一种是负例采样（工业上用的多一些）。由前后的词预测第t个词，可以将第t个词当成是正确的正样本，其他的作为负样本（40w-1），负样本的量太大了，所以我们可以去对这些负样本去采样。这个采样是要有技巧的，保证采样完的东西和原本的相近度很高。Google在做这个事情的时候想了个办法，拉出一个长度为1的小段，切成了10^8次方等分，然后按照词出现的词频的3/4划分占多少线段，在从空中抛色子，色子有10^8面，那个面朝上，查一查这个数落在哪一段，就把这一段的词取出来。之后就可以train一个softmax。
Word2vec:Skip-Gram（连续词袋）
上面是由周边的词推断中间的词，而Skip-Gram是中间的词推断周边的词，其他的和CBOW基本一致。语料非常大的话Skip-Gram的结果稍微比CBOW好一点
Word2vec存在的问题
对每个local context window单独训练，没有利用包含在global co-currence矩阵中的统计信息。改进方法：Glove
对多义词无法很好的表示和处理（比如苹果手机和苹果），因为使用了唯一的词向量。
Glove可以利用全局的信息，如果你需要一个对词表示的很好的词向量，可以试试Glove有开源的专门的库。但是深度学习里面还是用word2vec比较多，因为词嵌入这种方式你是可以可以作为嵌入层，直接做一个端到端的模型，嵌入的词表和目标直接关联的。
词嵌入效果评估：词类比任务。
词嵌入效果评估：词相似度任务。
词嵌入效果评估：作为特征用于CRF。
四、工具
1.Google word2vec
Git clone https://github.com/dav/word2vec
cd word2vec/src
Make
2.Python库
Genism
easy_install -U genism或pip install –upgrade
示例代码 https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/472184
word2vec作为此的初始输入，后面可以接各种各样的模型
word2vec + CNN尤其是建立成端到端的模型
电商情感分析 snownlp
参考博客
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247485748&idx=1&sn=daca1a059a51e3a2265a49c34faa3fe9&chksm=97ea2351a09daa4720c84c139751b1515c5447dac4d92741b9a7a3583a51aadbd758db013b26&scene=21#wechat_redirect