数据挖掘干货总结--NLP基础

Posted 2021-04-27 爱上终身学习

本文共计1463字，预计阅读时长八分钟

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NLP-基础和中文分词

 

一、本质

NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术

 

二、NLP用来解决什么问题

语音合成（Speech synthesis）

语音识别（Speech recognition）

中文分词（Chinese word segmentation）☆

文本分类（Text categorization）☆

信息检索（Information retrieval）

问答系统（Question answering）

机器翻译（Machine translation）

自动摘要（Automatic summarization）

。。。

 

三、NLP基础

1.相似度度量

1)意义

计算个体间相似程度，是机器学习和数据挖掘的基础，作为评判个体间差异的大小

2)度量的方法

空间：欧氏距离

路径：曼哈顿距离

加权：标准化欧氏距离

编码差别：汉明距离

集合近似度：杰卡德类似系数与距离

相关：相关系数与相关距离

向量差距：夹角余弦（最常用的度量方法）

3)相似文本计算的流程

– 找出两篇文章的关键词；

– 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中词的词频；

– 生成两篇文章各自的词频向量；

– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

 

2. TF-IDF词频与反文档频率

1)意义

找出文章中重要性最高的词，是自动摘要、推荐算法等技术的基础

2)概念

仅仅用词频TF，并不能表明一个词的重要性，还要综合考虑每个词的权重，因此需要计算IDF。TF*IDF可以有效地表示一个词对文章的重要性。

3)相似文章计算的流程

– 使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；

– 每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）；

– 生成两篇文章各自的词频向量；

– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

4)生成自动摘要的流程

– 使用TF-IDF算法，找出文章的关键词；

– 过滤掉停用词后排序；

– 将文章分成句子/簇；

– 计算每个句子/簇的重要性；

– 将重要性最高的句子/簇组合，生成摘要。

3. LCS最长公共子序列（Longest Common Subsequence）

1)意义

即找出两个序列中最长的公共子序列，广泛的应用在图形相似处理、媒体流的相似比较、计算生物学方面

2)算法——动态规划

①如果xm = yn(最后一个字符相同)，则：Xm与Yn的最长公共子序列LCS(Xm,Yn)的最后一个字符必定为xm(=yn)

②如果xm ≠ yn，则LCS(Xm,Yn) = max{LCS(Xm−1,Yn), LCS(Xm, Yn−1)}

③创建一个二维数组C[m,n]，用C[i,j]记录序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度

④那么对于两个序列：X =<A, B, C, B, D, A, B>和Y=<B, D, C, A, B, A>，可以通过如下二维数组求出LCS的长度

4. 中文分词☆

1)意义

自然语言处理中，与英文不同，中文词之间没有空格。所以为了实现机器对中文数据的处理，多了一项很重要的任务——中文分词。

2)方法：基于词典匹配的最大长度查找（有前向查找和后向查找两种）

         +

数据结构：Trie树（单词查找树，字典树），明显提高查找效率

3)工具：Jieba分词(下一篇详细介绍)

 

4)概率语言模型：

概率语言模型的任务是：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。

#STEP1

从统计思想的角度来看，分词问题的输入是一个字串C=c1,c2……cn ，输出是一个词串S=w1,w2……wm ，其中m<=n。对于一个特定的字符串C，会有多个切分方案S对应，分词的任务就是在这些S中找出一个切分方案S，使得P(S|C)的值最大。

P(S|C)就是由字符串C产生切分S的概率，也就是对输入字符串切分出最有可能的词序列，基于贝叶斯公式可以得到如下推论：

转换的精髓：

#STEP2

• P(C)只是一个用来归一化的固定值

• 从词串恢复到汉字串的概率只有唯一的一种方式，所以P(C|S)=1。

• 所以：比较P(S1|C)和P(S2|C)的大小变成比较P(S1)和P(S2) 的大小

#STEP3

• 为了容易实现，假设每个词之间的概率是上下文无关的(注释)

• 最后算 logP(w)，取log是为了防止向下溢出，如果一个数太小，10^-30可能会向下溢出。

• 如果这些对数值事前已经算出来了，则结果直接用加法就可以得到，而加法比乘法速度更快

 

注：

***N元模型***

在此，需要引入一个N元模型的概念：前后两词出现概率并不是相互独立的，严格意义上：

P(w1,w2)= P(w1)P(w2|w1)

P(w1,w2,w3)= P(w1,w2)P(w3|w1,w2)

那么

P(w1,w2,w3)= P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)

所以

 P(S)=P(w1,w2,...,wn)= P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)…P(wn|w1w2…wn-1)

这个式子叫做概率的链规则

显然这个式子不好求解，需要进行简化：

① 如果简化成一个词的出现仅依赖于它前面出现的一个词，那么就称为二元模型(Bigram)

P(S) = P(w1,w2,...,wn)≈P(w1) P(w2|w1)P(w3|w2)…P(wn|wn-1)

② 如果简化成一个词的出现仅依赖于它前面出现的两个词，就称之为三元模型(Trigram)。

③ 如果一个词的出现不依赖于它前面出现的词，叫做一元模型(Unigram)。

 P(S)=P(w1,w2,...,wn)= P(w1)P(w2)P(w3)…P(wn)

以上。

祝大家圣诞快乐

听说，爱点赞的人运气都不会太差哦

如果有任何意见和建议，也欢迎在下方留言~

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