NLP学习笔记04---文本处理(分词、词过滤、文本表示、one-hot、文本相似度、TF-IDF)

1.文本处理的一般流程

上图中：

清洗包括无用的标签(例如从网上爬取的文本中可能包含html标签)、特殊的符号(！感叹号、省略号等)、停用词、大写转小写

标准化包括stemming、lemmazatic(就是对英文词汇中的名词、动词转换化标准形态)

本篇博客主要包括：分词(word segmentation)、spell correction(拼写纠错)、stop words removal(停用词)、stemming(标准化)

2.分词

(1)主要的分词工具

利用conda安装jieba分词库

具体参见：https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/12673055.html

jieba分词入门案例：

import jieba

# 基于jieba的分词
seg_list = jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))

jieba.add_word("贪心学院")
seg_list = jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))

效果图：

(2)分词算法介绍：

<1>前向匹配算法(forward-max matching)---它是一种贪心算法

上图过程解释：设置最大匹配长度为5，对句子从前到后与词典进行匹配，若未匹配到词，则缩减匹配词的长度，再进行尝试，直到匹配到为止。

算法区别：

贪心算法-----只能选择当前的最有解。

DP(动态规划)-----能够找到全局的最优解(能够看到全局)

<2>后向匹配(back-ward max matching)

推荐阅读博客：中文分词引擎 java 实现 — 正向最大、逆向最大、双向最大匹配法

https://blog.csdn.net/selinda001/article/details/79345072    

最大匹配算法的缺点：局部最优，效率低，不能考虑语义

<3>考虑语义(Incorporate semantic)

执行过程如下图：

上图中，利用语言模型 unigram language model,计算各个词在出现的联合分布概率。

注意：直接使用unigram 语言模型多个概率相乘极有可能出现underflow(向下溢出，即double或float类型无法表示)

优化方法：对概率P取对数，将相乘转换为相加

3.拼写纠错

找到词的最短编辑距离

方法优化：通过replace(替换)、add(添加)、delete(删除)生成编辑距离为1或2的字符串。

上图中对生成的字符串进行过滤方法如下所示：

上图中的argmax公式表示选择p(c/s)最大的c,将其返回给用户。

利用贝叶斯公式将其简化为p(s/c)*p(c),贝叶斯公式的推导见上图。

4.词过滤

对于NLP的应用，我们通常将停用词、出现频率很低的词过滤掉。

5.文本表示

(1)one-hot表示

<1>单词的表示形式

将词典看成一个一维向量，若词典里的单词就是该单词，则一维数组的对应位置标为1

<2>句子的表达形式(不统计词频)

将词典看成一个一维向量，若词典里的单词在句子中出现，则一维数组的对应位置标为1

<3>句子的表达形式(统计词频)

注意：

并不是出现的越多就越重要

并不是出现的越少就越不重要。

6.文本的相似度

(1)基于欧式距离的文本相似度

欧式距离越小，句子相似度越大(成反比)。

(2)余弦相似度

余弦相似度越大，句子的相似度也越大。(成正比)

7.TF-IDF文本表示

tf表示在文档d中w这个词出现的次数(词频)，idf表示单词的重要性。