初識(shí)自然語(yǔ)言處理進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界自然語(yǔ)言是指人類(lèi)社會(huì)約定俗成的，并且區(qū)別于人工語(yǔ)言（如計(jì)算機(jī)程序）的語(yǔ)言。人工語(yǔ)言是一種由人類(lèi)設(shè)計(jì)和創(chuàng)建的語(yǔ)言，通常不是由自然語(yǔ)言演化而來(lái)。目的：為了實(shí)現(xiàn)跨文化交流，創(chuàng)造文化或文學(xué)作品；作為編程語(yǔ)言、機(jī)器人控制語(yǔ)言等特定領(lǐng)域的工具。知識(shí)引入自然語(yǔ)言處理（NLP）/自然語(yǔ)言理解（NLU）對(duì)字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識(shí)別、分析、理解、生成等進(jìn)行操作和加工的過(guò)程。具體表現(xiàn)形式：機(jī)器翻譯、文本摘要、文本分類(lèi)、文本校對(duì)、信息抽取、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別等。兩個(gè)流程：自然語(yǔ)言理解：研究計(jì)算機(jī)如何理解自然語(yǔ)言文本中包含的意義。自然語(yǔ)言生成：研究計(jì)算機(jī)如何生成自然語(yǔ)言文本表達(dá)給定的意圖、思想等。知識(shí)引入發(fā)展歷程研究?jī)?nèi)容常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景自然語(yǔ)言處理的基本流程從1946年至今，NLP技術(shù)已經(jīng)歷70多年的發(fā)展歷程，NLP發(fā)展歷程如下。發(fā)展歷程了解NLP的發(fā)展歷程，熟悉歷史，主動(dòng)把握歷史規(guī)律、主動(dòng)順應(yīng)歷史大勢(shì)，增強(qiáng)歷史主動(dòng)。喬姆斯基：研究形式語(yǔ)言。香農(nóng)：研究基于概率和信息論模型。其信息論在概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上對(duì)語(yǔ)言和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言進(jìn)行研究。1956年，喬姆斯基提出了上下文無(wú)關(guān)語(yǔ)法，并將它運(yùn)用到NLP中。這項(xiàng)工作直接引起了基于規(guī)則和基于概率這兩種不同的NLP技術(shù)的產(chǎn)生。而這兩種不同的NLP方法，又引發(fā)了數(shù)十年有關(guān)基于規(guī)則方法和基于概率方法孰優(yōu)孰劣的爭(zhēng)執(zhí)。萌芽期（1956年以前）二十世紀(jì)60年代，法國(guó)格勒諾布爾大學(xué)的著名數(shù)學(xué)家沃古瓦開(kāi)始了自動(dòng)翻譯系統(tǒng)的研制。為解決各式問(wèn)題，產(chǎn)生了各種各樣的模型和解決方案。雖然最后的結(jié)果并不都盡如人意，但是卻為后來(lái)的各個(gè)相關(guān)分支領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、邏輯學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等。發(fā)展期（1960年-1999年）90年代后，在計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展下，基于統(tǒng)計(jì)的NLP取得了相當(dāng)程度的成果，開(kāi)始在不同的領(lǐng)域里大放異彩。例如，在機(jī)器翻譯領(lǐng)域，由于引入了許多基于語(yǔ)料庫(kù)的方法，所以NLP率先取得了突破。發(fā)展期（1960年-1999年）20世紀(jì)90年代中期：計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度和存儲(chǔ)量大幅度增加：為NLP改善了物質(zhì)基礎(chǔ)，使得語(yǔ)音、語(yǔ)言處理的商品化開(kāi)發(fā)成為可能；1994年萬(wàn)維網(wǎng)協(xié)會(huì)成立：在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，產(chǎn)生了很多原來(lái)沒(méi)有的計(jì)算模型，大數(shù)據(jù)和各種統(tǒng)計(jì)模型應(yīng)運(yùn)而生。發(fā)展期（1960年-1999年）21世紀(jì)之后，一大批互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)生對(duì)NLP的發(fā)展起到了不同的推動(dòng)作用。例如，雅虎搜索、谷歌、百度，以及大量的基于萬(wàn)維網(wǎng)的應(yīng)用和各種社交工具，在不同的方面促進(jìn)了NLP的發(fā)展進(jìn)步。各種數(shù)學(xué)算法和計(jì)算模型顯得越來(lái)越重要。深度學(xué)習(xí)技術(shù)將會(huì)在NLP領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。繁榮期（2000年至今）研究?jī)?nèi)容文本分類(lèi)旨在將文本分為預(yù)定義的類(lèi)別或標(biāo)簽。文本分類(lèi)技術(shù)可以利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別文本的特征，然后將其分類(lèi)到相應(yīng)的類(lèi)別中。文本分類(lèi)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于新聞分類(lèi)、情感分析、垃圾郵件過(guò)濾、產(chǎn)品分類(lèi)等應(yīng)用場(chǎng)景。文本分類(lèi)信息抽取旨在從文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取結(jié)構(gòu)化信息，如實(shí)體、關(guān)系和事件等。信息抽取技術(shù)涉及自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域，可以幫助人們快速準(zhǔn)確地從大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取有用信息。信息抽取技術(shù)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、商業(yè)情報(bào)、新聞媒體、金融分析、醫(yī)療診斷等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。信息抽取自動(dòng)摘要旨在從文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取最重要的信息，生成一段簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要內(nèi)容。自動(dòng)摘要技術(shù)涉及自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域，可以幫助人們快速獲取信息、節(jié)省時(shí)間和勞動(dòng)成本。自動(dòng)摘要技術(shù)被廣泛應(yīng)用于新聞媒體、網(wǎng)絡(luò)搜索、商業(yè)情報(bào)、金融分析、科學(xué)研究等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。自動(dòng)摘要智能問(wèn)答是一種人工智能技術(shù)，旨在幫助用戶(hù)快速、準(zhǔn)確地獲得所需信息。它使用自然語(yǔ)言處理、信息檢索和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，可以理解用戶(hù)提出的自然語(yǔ)言問(wèn)題，并根據(jù)問(wèn)題內(nèi)容自動(dòng)地在大規(guī)模數(shù)據(jù)源中尋找最佳答案。智能問(wèn)答系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于在線客服、智能助手、搜索引擎、教育、醫(yī)療等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。智能問(wèn)答話題推薦旨在根據(jù)用戶(hù)的興趣和需求，自動(dòng)推薦相關(guān)的話題和內(nèi)容，幫助用戶(hù)快速獲取所需信息并擴(kuò)展知識(shí)面。話題推薦技術(shù)涉及自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)領(lǐng)域，可以通過(guò)分析用戶(hù)的搜索歷史、瀏覽記錄、社交網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，來(lái)自動(dòng)推薦與用戶(hù)興趣相關(guān)的話題和內(nèi)容。話題推薦技術(shù)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、社交媒體、新聞媒體等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。話題推薦機(jī)器翻譯旨在將一種自然語(yǔ)言的文本自動(dòng)翻譯成另一種自然語(yǔ)言的文本。機(jī)器翻譯利用計(jì)算機(jī)程序處理和分析文本，并使用語(yǔ)言規(guī)則、統(tǒng)計(jì)模型和人工智能算法等方法，將源語(yǔ)言（原始語(yǔ)言）文本轉(zhuǎn)換成目標(biāo)語(yǔ)言（所需翻譯的語(yǔ)言）文本。機(jī)器翻譯的應(yīng)用非常廣泛，包括國(guó)際貿(mào)易、外交、跨文化交流、科學(xué)研究、語(yǔ)言學(xué)習(xí)等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。機(jī)器翻譯主題詞識(shí)別旨在從文本數(shù)據(jù)中識(shí)別出最能代表該文本主題的關(guān)鍵詞。主題詞識(shí)別可以幫助人們快速理解文本的主題和重點(diǎn)，從而更好地獲取有用信息。主題詞識(shí)別技術(shù)利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，根據(jù)文本的語(yǔ)法、語(yǔ)義、上下文等信息，自動(dòng)提取出與文本主題相關(guān)的關(guān)鍵詞。主題詞識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、新聞媒體、社交媒體等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。主題詞識(shí)別知識(shí)庫(kù)構(gòu)建旨在從大量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取和組織出有用的知識(shí)，并將其存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫(kù)中。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等方法，自動(dòng)從文本中抽取出實(shí)體、屬性、關(guān)系和事件等信息，從而幫助人們快速獲取和理解知識(shí)。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、智能問(wèn)答、機(jī)器翻譯、語(yǔ)義搜索、智能客服等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建深度文本表示旨在將自然語(yǔ)言文本表示為向量空間中的向量，從而實(shí)現(xiàn)文本的語(yǔ)義理解和文本分類(lèi)等任務(wù)。深度文本表示技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer等，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬文本在向量空間中的表達(dá)，將詞匯和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)向量表示，從而提取出文本的重要語(yǔ)義信息。深度文本表示技術(shù)被廣泛應(yīng)用于文本分類(lèi)、情感分析、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。深度文本表示命名實(shí)體識(shí)別旨在自動(dòng)識(shí)別文本中的實(shí)體，如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、時(shí)間、數(shù)字等，并將其分類(lèi)到預(yù)定義的類(lèi)別中。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，通過(guò)分析文本的語(yǔ)法、語(yǔ)義、上下文等信息，自動(dòng)抽取出與實(shí)體相關(guān)的詞匯，并將其分類(lèi)到預(yù)定義的實(shí)體類(lèi)型中。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、情報(bào)分析、智能客服、金融分析等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。命名實(shí)體識(shí)別文本生成（TextGeneration）是一種自然語(yǔ)言處理技術(shù)，旨在通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)生成符合語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則的文本內(nèi)容，可以是一句話、一段話，甚至是一篇文章。文本生成技術(shù)利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，學(xué)習(xí)和模擬人類(lèi)語(yǔ)言的規(guī)律和模式，生成符合語(yǔ)言習(xí)慣和文化背景的語(yǔ)言輸出。文本生成技術(shù)被廣泛應(yīng)用于對(duì)話系統(tǒng)、智能客服、自動(dòng)化寫(xiě)作、機(jī)器翻譯、音樂(lè)創(chuàng)作等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。文本生成文本分析旨在對(duì)大量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，從中提取出有用的信息。文本分析技術(shù)可以利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等方法，自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)文本中的實(shí)體、情感、主題、關(guān)系等信息，從而幫助人們理解和應(yīng)對(duì)文本數(shù)據(jù)中的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。文本分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)調(diào)研、風(fēng)險(xiǎn)管理、智能客服、智能搜索等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。文本分析初識(shí)自然語(yǔ)言處理進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界發(fā)展歷程研究?jī)?nèi)容常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景自然語(yǔ)言處理的基本流程常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景電商平臺(tái)：文本分類(lèi)技術(shù)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別商品的特征，如商品名稱(chēng)、描述、圖片等信息，并將其分類(lèi)到相應(yīng)的類(lèi)別中，如服裝、家具、電子產(chǎn)品等類(lèi)別。目前國(guó)內(nèi)的主流電商平臺(tái)已經(jīng)廣泛應(yīng)用文本分類(lèi)技術(shù)，從而提高了商品搜索的效率和準(zhǔn)確性，促進(jìn)了電商行業(yè)的快速發(fā)展。商品分類(lèi)金融數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)：金融數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)可以利用信息抽取技術(shù)從海量的金融數(shù)據(jù)中抽取出有用的信息，如公司財(cái)務(wù)指標(biāo)、行業(yè)動(dòng)態(tài)、政策解讀等，并將其組織成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式，方便金融從業(yè)者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。信息抽取技術(shù)在金融行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，可以提高金融數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，促進(jìn)金融創(chuàng)新和發(fā)展，深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。金融數(shù)據(jù)抽取新聞聚合應(yīng)用App：新聞聚合應(yīng)用App利用自動(dòng)摘要技術(shù)對(duì)海量的新聞內(nèi)容進(jìn)行處理和分析，自動(dòng)抽取出新聞的核心內(nèi)容和關(guān)鍵信息，并生成簡(jiǎn)潔明了的摘要。通過(guò)自動(dòng)摘要技術(shù)，新聞聚合應(yīng)用App可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和快速閱讀，從而提高用戶(hù)的體驗(yàn)和滿意度。自動(dòng)摘要技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意信息準(zhǔn)確性和可讀性等問(wèn)題。新聞?wù)悄芸头C(jī)器人：智能客服機(jī)器人可以利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)用戶(hù)提出的問(wèn)題進(jìn)行理解和分析，并自動(dòng)給出準(zhǔn)確的答案和解決方案。智能客服機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景包括金融服務(wù)、電商售后、醫(yī)療咨詢(xún)等多個(gè)領(lǐng)域，可以為用戶(hù)提供快速便捷的服務(wù)，提高用戶(hù)的滿意度和信任度，堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展思想。智能問(wèn)答技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意語(yǔ)義理解和答案準(zhǔn)確性等問(wèn)題。智能客服社交媒體可以利用話題推薦技術(shù)自動(dòng)分析和識(shí)別用戶(hù)感興趣的話題，并向用戶(hù)推薦相關(guān)的話題和內(nèi)容。社交媒體的話題推薦算法可以根據(jù)用戶(hù)的興趣和行為習(xí)慣，自動(dòng)學(xué)習(xí)和調(diào)整推薦結(jié)果，從而提高用戶(hù)的參與度和留存率。話題推薦技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意推薦的準(zhǔn)確性和多樣性等問(wèn)題。社交媒體推薦翻譯軟件：翻譯軟件可以利用機(jī)器翻譯技術(shù)將不同語(yǔ)言之間的文字、語(yǔ)音和圖像內(nèi)容進(jìn)行快速自動(dòng)翻譯，實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言交流。例如，翻譯軟件的應(yīng)用場(chǎng)景包括出境旅游、海外學(xué)習(xí)、國(guó)際商務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域，可以為用戶(hù)提供便捷和準(zhǔn)確的翻譯服務(wù)，提高用戶(hù)的體驗(yàn)和交流效率。機(jī)器翻譯技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的語(yǔ)言和領(lǐng)域來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意語(yǔ)言的差異性和翻譯質(zhì)量的保障。翻譯服務(wù)短視頻平臺(tái)：短視頻平臺(tái)可以利用主題詞識(shí)別技術(shù)對(duì)用戶(hù)發(fā)布的視頻進(jìn)行情感分析，自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)出視頻中包含的主題詞和情感傾向，如歡樂(lè)、悲傷、驚喜等。短視頻平臺(tái)的情感分析算法可以根據(jù)用戶(hù)的觀看歷史和行為習(xí)慣，自動(dòng)學(xué)習(xí)和調(diào)整分析結(jié)果，從而為用戶(hù)推薦更加符合其興趣和情感需求的短視頻內(nèi)容?？梢蕴岣叨桃曨l平臺(tái)的用戶(hù)體驗(yàn)和留存率。主題詞識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意情感的多樣性和表達(dá)方式的差異性等問(wèn)題。情感分析在線教育平臺(tái)：在線教育平臺(tái)可以利用知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)，將豐富的教育資源組織成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫(kù)，供教師和學(xué)生進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)的查詢(xún)和學(xué)習(xí)。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)可以根據(jù)不同學(xué)科和教學(xué)階段，自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，從而提高教學(xué)效果和學(xué)習(xí)成效。推進(jìn)教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會(huì)、學(xué)習(xí)型大國(guó)。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意知識(shí)的準(zhǔn)確性和多樣性等問(wèn)題。智能教育在線教育平臺(tái)：搜索引擎可以利用深度文本表示技術(shù)，將用戶(hù)輸入的查詢(xún)語(yǔ)句和網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行深度理解和匹配，從而提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。搜索引擎的深度文本表示算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取出文本的特征和語(yǔ)義信息，包括詞匯、句法和語(yǔ)境等多個(gè)方面，從而更加精準(zhǔn)地理解用戶(hù)的搜索意圖和需求。深度文本表示技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的領(lǐng)域和場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意對(duì)文本的語(yǔ)義理解和表示的準(zhǔn)確性、可解釋性等問(wèn)題。智能搜索引擎銀行理財(cái)產(chǎn)品：銀行的命名實(shí)體識(shí)別算法可以自動(dòng)識(shí)別和抽取出客戶(hù)在交易中涉及到的命名實(shí)體，如股票名稱(chēng)、基金名稱(chēng)、債券名稱(chēng)等，從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的客戶(hù)分析和風(fēng)險(xiǎn)控制。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用具有重要的價(jià)值，可以提高客戶(hù)的投資收益和風(fēng)險(xiǎn)管理能力，促進(jìn)金融行業(yè)的發(fā)展和穩(wěn)定。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意對(duì)命名實(shí)體的識(shí)別準(zhǔn)確性和多樣性等問(wèn)題。金融產(chǎn)品推薦智能寫(xiě)作工具：智能寫(xiě)作工具可以利用文本生成技術(shù)，自動(dòng)生成符合要求的文章、短文和廣告文案等。用戶(hù)可以通過(guò)指定文章的主題、風(fēng)格、字?jǐn)?shù)、段落數(shù)等參數(shù)，得到一篇滿足要求的文章，從而提高文案編寫(xiě)的效率和質(zhì)量。文本生成技術(shù)在智能寫(xiě)作領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，可以大幅度降低人工編寫(xiě)文本的時(shí)間和成本，促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新。文本生成技術(shù)的應(yīng)用和效果需要結(jié)合具體的場(chǎng)景和需求來(lái)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，尤其需要注意文本的流暢性和自然度等問(wèn)題。文本創(chuàng)作智能寫(xiě)作工具：主題建模可以幫助用戶(hù)從大量文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)主題或話題，并識(shí)別文本中隱含的語(yǔ)義信息和關(guān)系。主題建模技術(shù)可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，如概率主題模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目標(biāo)進(jìn)行選擇和調(diào)優(yōu)。文本分析技術(shù)在主題建模中的應(yīng)用也需要考慮數(shù)據(jù)的多樣性和異構(gòu)性等問(wèn)題，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，選擇合適的特征和模型進(jìn)行分析和建模，以達(dá)到更好的效果和效率。主題建模發(fā)展歷程研究?jī)?nèi)容常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景自然語(yǔ)言處理的基本流程自然語(yǔ)言處理的基本流程語(yǔ)料獲取1324利用已經(jīng)構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集或第三方語(yǔ)料庫(kù)。獲取網(wǎng)上數(shù)據(jù)。制定數(shù)據(jù)收集策略獲取數(shù)據(jù)。與第三方合作獲取數(shù)據(jù)。語(yǔ)料預(yù)處理為貫徹高質(zhì)量發(fā)展精神，獲取語(yǔ)料后還需要對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)處理，常見(jiàn)的語(yǔ)料預(yù)處理如下。去除數(shù)據(jù)中非文本部分。大多數(shù)情況下，獲取到的文本數(shù)據(jù)存在很多無(wú)用的部分，如爬取的一些HTML代碼、CSS標(biāo)簽和無(wú)用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等，這些無(wú)用信息都需要分步驟去除。少量的非文本內(nèi)容可以直接用Python的正則表達(dá)式刪除，復(fù)雜的非文本內(nèi)容可以通過(guò)Python的BeautifulSoup庫(kù)去除。中文分詞。由于中文文本沒(méi)有像英文單詞空格隔開(kāi)，不能直接像英文那樣通過(guò)空格和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)完成分詞，所以一般使用分詞算法完成分詞。常用的中文分詞工具有很多，如jieba、FoolNLTK、HanLP、THULAC、NLPIR、LTP等。語(yǔ)料預(yù)處理詞性標(biāo)注。將自然語(yǔ)言中的每個(gè)詞語(yǔ)與其所屬的語(yǔ)法范疇（即詞性）對(duì)應(yīng)起來(lái)，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，常用的詞性標(biāo)注方法有基于規(guī)則的算法、基于統(tǒng)計(jì)的算法等。去停用詞。停用詞是在文本處理中需要被過(guò)濾掉的一些常見(jiàn)詞匯，如連詞、介詞、助詞、代詞、數(shù)詞、形容詞等，停用詞通常對(duì)文本分析并無(wú)多大意義。中文文本中存在大量的虛詞、代詞，或者沒(méi)有特定含義的動(dòng)詞、名詞時(shí)，在文本分析過(guò)程中需要去掉。文本向量化對(duì)文本進(jìn)行處理可調(diào)用的模型：詞袋模型（BagofWords）；獨(dú)熱表示；TF-IDF表示；n元語(yǔ)法（n-gram）模型；Word2vec模型等。模型構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型：KNN、SVM、NaiveBayes、決策樹(shù)、K-Means等。深度學(xué)習(xí)模型：RNN、CNN、LSTM、Seq2Seq、FastText、TextCNN等。模型訓(xùn)練訓(xùn)練時(shí)可先使用小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，避免出現(xiàn)直接使用大批量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。注意3個(gè)問(wèn)題：在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差的過(guò)擬合問(wèn)題；模型不能很好地?cái)M合數(shù)據(jù)的欠擬合問(wèn)題；防止出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸等問(wèn)題。模型評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Logloss）、召回率、F1值、ROC曲線、AUC曲線等。分類(lèi)模型：準(zhǔn)確率、精確率、AUC等。同一種評(píng)價(jià)方法也往往適用于多種類(lèi)的模型。對(duì)于實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境，模型性能評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)也不一樣，不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)模型的性能有不同的要求。熟悉常見(jiàn)處理工具進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理工具常見(jiàn)的語(yǔ)音處理工具常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理工具SpaCyTorchtextHanLPGensimNLTK0304020105Torchtext主要用于文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理和文本分類(lèi)、情感分析等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。Torchtext可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)的加載、數(shù)據(jù)的處理和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建，也可以通過(guò)使用其內(nèi)置的詞向量和詞表構(gòu)建詞嵌入。同時(shí)，Torchtext還提供了多種數(shù)據(jù)集處理方法和文本數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。SpaCySpaCy是一個(gè)高效且功能強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理工具，能夠進(jìn)行分詞、命名實(shí)體識(shí)別、詞性標(biāo)注、依存句法分析等任務(wù)。SpaCy在處理速度上較快，在性能和準(zhǔn)確率方面表現(xiàn)也較好，因此在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。SpaCy的特點(diǎn)是它支持多種語(yǔ)言，并提供了一些方便的接口和API，便于用戶(hù)快速使用。HanLPHanLP是一個(gè)基于Java實(shí)現(xiàn)的中文自然語(yǔ)言處理工具包，它也提供了Python語(yǔ)言的支持，可以幫助用戶(hù)進(jìn)行中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、句法分析等任務(wù)。HanLP使用了一些比較先進(jìn)的技術(shù)和算法，如CRF算法和深度學(xué)習(xí)等，在中文處理效果和速度上有一定的優(yōu)勢(shì)。HanLP提供了一個(gè)方便易用的界面和API，也支持多種操作系統(tǒng)和語(yǔ)言。GensimGensim是一個(gè)Python中用于處理文本數(shù)據(jù)的工具包，它可以幫助用戶(hù)進(jìn)行主題建模、相似度計(jì)算、詞向量構(gòu)建、文本聚類(lèi)等任務(wù)。Gensim的主要功能是構(gòu)建詞向量，通過(guò)Word2Vec等模型，Gensim可以將文本中的詞轉(zhuǎn)換成高維向量，從而使得文本可以進(jìn)行計(jì)算和比較。Gensim還支持多種語(yǔ)言和多種數(shù)據(jù)格式，如文本、XML等格式。NLTKNLTK是一個(gè)Python中用于自然語(yǔ)言處理的工具包，它包含了一些用于處理文本數(shù)據(jù)的模型和算法，可用于處理如分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、語(yǔ)義分析、情感分析等任務(wù)。NLTK支持多種語(yǔ)言，并提供了豐富的數(shù)據(jù)集和語(yǔ)料庫(kù)，方便用戶(hù)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理的研究和應(yīng)用。NLTK的文檔和教程也比較詳細(xì)，有助于用戶(hù)快速入門(mén)和使用。常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理工具工具名稱(chēng)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)Torchtext可以輕松地對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、標(biāo)記化、詞匯表構(gòu)建等任務(wù)，同時(shí)與PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的集成非常方便文本預(yù)處理功能較為基礎(chǔ)，不太適合處理一些復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)SpaCy具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理功能，支持多種語(yǔ)言的分詞、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析等任務(wù)，且速度快、內(nèi)存占用小文本預(yù)處理功能較為基礎(chǔ)，不太適合處理一些復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)HanLP專(zhuān)門(mén)針對(duì)中文文本處理而設(shè)計(jì)，支持中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)，且具有高度的可定制性和靈活性對(duì)于其他語(yǔ)種的文本處理能力較為有限Gensim主要用于文本的向量化和相似度計(jì)算等任務(wù)，具有一些獨(dú)特的模型和算法，如word2vec和LSI等不太適合進(jìn)行其他類(lèi)型的文本處理任務(wù)，如分詞、詞性標(biāo)注等NLTK作為Python的一個(gè)開(kāi)源自然語(yǔ)言處理庫(kù)，提供了豐富的文本處理工具和算法，可以用于各種類(lèi)型的文本處理任務(wù)對(duì)于大規(guī)模文本處理和處理復(fù)雜文本數(shù)據(jù)的效率相對(duì)較低常見(jiàn)的語(yǔ)音處理工具LibrosaWaveTorchaudioPaddleSpeech03040201WaveWave支持許多不同的音頻格式，如WAV、AIFF和MP3等。Wave提供了讀取和寫(xiě)入WAV文件的功能，并允許用戶(hù)對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行基本操作，如采樣率轉(zhuǎn)換、截?cái)?、歸一化等。Wave的優(yōu)點(diǎn)是它易于使用，不需要安裝額外的庫(kù)，適合初學(xué)者入門(mén)。LibrosaLibrosa是一個(gè)開(kāi)源的Python庫(kù)，專(zhuān)門(mén)用于音頻和音樂(lè)信號(hào)處理，是深度學(xué)習(xí)中音頻處理的重要工具之一，可用于語(yǔ)音識(shí)別、情感識(shí)別等任務(wù)。Librosa提供了一系列功能，如讀取、處理、可視化音頻文件，以及實(shí)現(xiàn)一些音頻特征提取和轉(zhuǎn)換，如梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、光譜質(zhì)心等。它可以用于許多不同的音頻應(yīng)用中，如音樂(lè)信息檢索、語(yǔ)音識(shí)別等。Librosa支持多種音頻格式，如WAV、MP3、FLAC等。TorchaudioTorchaudio是PyTorch的一個(gè)擴(kuò)展庫(kù)，用于音頻和語(yǔ)音信號(hào)處理。Torchaudio提供了一系列音頻處理函數(shù)，如音頻讀取、變換、增強(qiáng)、轉(zhuǎn)換等函數(shù)，以及支持多種音頻格式的解碼器。Torchaudio與PyTorch緊密集成，可以直接處理音頻數(shù)據(jù)，方便深度學(xué)習(xí)中的音頻分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)。TorchAudio可以用于讀取和寫(xiě)入音頻文件、應(yīng)用數(shù)字信號(hào)處理、生成聲音、提取音頻特征等。PaddleSpeechPaddleSpeech是飛槳（PaddlePaddle）的一個(gè)擴(kuò)展庫(kù)，專(zhuān)門(mén)用于語(yǔ)音信號(hào)處理和語(yǔ)音識(shí)別。提供了一些預(yù)訓(xùn)練模型，如DeepSpeech2、Transformer-Transducer等，以及音頻處理函數(shù)，如音頻讀取函數(shù)read_wav、音頻特征提取函數(shù)transform、語(yǔ)音增強(qiáng)函數(shù)SpecAugment等。PaddleSpeech支持多種任務(wù)，如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等。常見(jiàn)的語(yǔ)音處理工具工具名稱(chēng)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)Wave是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的一個(gè)模塊，易于安裝和使用；能夠處理多種音頻格式不支持高級(jí)的音頻特征提取和數(shù)據(jù)增強(qiáng)Librosa專(zhuān)門(mén)為音頻處理而設(shè)計(jì)，提供了豐富的音頻特征提取和轉(zhuǎn)換工具；有很好的文檔和社區(qū)支持只支持少數(shù)幾種音頻格式；相比其他工具，速度可能較慢Torchaudio使用PyTorch作為后端，易于與PyTorch模型集成；能夠處理多種音頻格式，支持?jǐn)?shù)據(jù)增強(qiáng)和音頻特征提取相對(duì)較新，文檔和社區(qū)支持相對(duì)不足PaddleSpeech使用PaddlePaddle作為后端，可與PaddlePaddle模型集成；支持多種語(yǔ)音任務(wù)（如語(yǔ)音識(shí)別、聲音分割等）；提供了豐富的預(yù)處理工具相對(duì)較新，文檔和社區(qū)支持相對(duì)不足初識(shí)語(yǔ)音處理進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界背景介紹語(yǔ)音處理是一門(mén)融合語(yǔ)音信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字信號(hào)處理和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科。它在改善人機(jī)交互、智能音箱、智能客服等方面的發(fā)展有著重要的推動(dòng)作用，具有廣闊的應(yīng)用前景。發(fā)展歷程研究?jī)?nèi)容常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景語(yǔ)音處理的基本流程發(fā)展歷程萌芽期最初，人們將注意力放在語(yǔ)音信號(hào)的分析和合成上。20世紀(jì)50年代，人們開(kāi)始研究如何從語(yǔ)音信號(hào)中提取出語(yǔ)音特征，并將其用于語(yǔ)音識(shí)別。20世紀(jì)70年代，出現(xiàn)了第一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，但它的準(zhǔn)確性很低，只能識(shí)別出極少量的詞匯。發(fā)展期20世紀(jì)80年代，語(yǔ)音處理技術(shù)得到了迅速發(fā)展，出現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，準(zhǔn)確率得到了顯著提高。20世紀(jì)90年代，語(yǔ)音處理技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，出現(xiàn)了新的算法和方法，如隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。這些算法和方法被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音增強(qiáng)等領(lǐng)域。繁榮期21世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，語(yǔ)音處理技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入使得語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成的準(zhǔn)確率和效果得到了顯著提高。同時(shí)，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音處理技術(shù)的結(jié)合，使得語(yǔ)音識(shí)別和理解更加準(zhǔn)確和精確。此外，人們開(kāi)始研究基于語(yǔ)音的情感分析、說(shuō)話人識(shí)別等新的應(yīng)用領(lǐng)域，推動(dòng)了語(yǔ)音處理技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。研究?jī)?nèi)容語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別是指將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文字或語(yǔ)義信息的過(guò)程。在語(yǔ)音信號(hào)處理方面，語(yǔ)音識(shí)別研究關(guān)注的主要問(wèn)題是如何有效地將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，以便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。在自然語(yǔ)言處理方面，語(yǔ)音識(shí)別研究主要關(guān)注的問(wèn)題是如何將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為自然語(yǔ)言文本或語(yǔ)義信息。語(yǔ)言識(shí)別是語(yǔ)音處理的重要應(yīng)用之一。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于語(yǔ)音控制、語(yǔ)音搜索、語(yǔ)音翻譯等領(lǐng)域。語(yǔ)音合成語(yǔ)音合成是一種人機(jī)交互技術(shù)，它將電腦內(nèi)部的文字或語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)換成可聽(tīng)的人類(lèi)語(yǔ)音，使計(jì)算機(jī)能夠模擬人的語(yǔ)音和音樂(lè)表現(xiàn)能力，以便更好地與人類(lèi)進(jìn)行交互和溝通。它需要多個(gè)學(xué)科的知識(shí)結(jié)合，包括語(yǔ)言學(xué)、信號(hào)處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。語(yǔ)音合成技術(shù)可以應(yīng)用于語(yǔ)音提示、語(yǔ)音導(dǎo)航等領(lǐng)域。語(yǔ)音增強(qiáng)語(yǔ)音增強(qiáng)是指對(duì)低質(zhì)量的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，提高信號(hào)的清晰度和質(zhì)量。語(yǔ)音增強(qiáng)的研究?jī)?nèi)容有語(yǔ)音信號(hào)降噪，去除噪聲；增強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào)的特征，如聲音的清晰度、響度等；生源定位和跟蹤，確定語(yǔ)音信號(hào)的源頭位置和運(yùn)動(dòng)軌跡，以便更好地進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)和信號(hào)分離。此外，研究如何在語(yǔ)音增強(qiáng)的同時(shí)提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率也是一個(gè)重要的方向。語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)可以應(yīng)用于語(yǔ)音通信、語(yǔ)音會(huì)議等領(lǐng)域。聲音識(shí)別聲音識(shí)別是指識(shí)別不同聲音的能力，包括背景噪聲、環(huán)境聲音和人聲等。其主要研究?jī)?nèi)容包括語(yǔ)音信號(hào)處理、語(yǔ)音特征提取、聲學(xué)模型訓(xùn)練，以及語(yǔ)言模型訓(xùn)練等方面。聲音識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于安防領(lǐng)域、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景語(yǔ)音助手語(yǔ)音識(shí)別的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景之一是語(yǔ)音助手。例如，使用語(yǔ)音助手向智能音箱發(fā)出指令：“播放音樂(lè)”或“增加音量”。在語(yǔ)言助手應(yīng)用場(chǎng)景中，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以將用戶(hù)的語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文本，再由自然語(yǔ)言處理技術(shù)解析文本指令，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互。自動(dòng)朗讀系統(tǒng)語(yǔ)音合成的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景之一是自動(dòng)朗讀系統(tǒng)。例如，讀書(shū)軟件可以打開(kāi)聽(tīng)書(shū)模式，自動(dòng)朗讀書(shū)籍內(nèi)容。在自動(dòng)朗讀系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景中，自然語(yǔ)言處理技術(shù)會(huì)將文本轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音信號(hào)，再由語(yǔ)音合成技術(shù)將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為聲音，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互。錄音和廣播語(yǔ)音增強(qiáng)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景之一是錄音和廣播。在錄音和廣播領(lǐng)域，語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)可以提高錄音質(zhì)量，減少環(huán)境噪聲、風(fēng)吹聲等對(duì)語(yǔ)音的干擾，使錄音或廣播的內(nèi)容更加清晰、易于聽(tīng)取。通過(guò)應(yīng)用語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)，可以提升語(yǔ)音信號(hào)的品質(zhì)和可識(shí)別性，改善語(yǔ)音交互的效果，在各種語(yǔ)音應(yīng)用場(chǎng)景中提供更好的用戶(hù)體驗(yàn)和功能性。出入口身份驗(yàn)證聲音識(shí)別的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景之一是出入口身份驗(yàn)證。通過(guò)識(shí)別不同的聲音來(lái)源，將人的聲音特征用于身份驗(yàn)證和鑒別，聲音識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于出入口控制系統(tǒng)，如公司大門(mén)、安全區(qū)域、特定場(chǎng)所的身份驗(yàn)證。該應(yīng)用通過(guò)分析和比對(duì)訪問(wèn)者的聲音特征，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別合法人員，并且授權(quán)其進(jìn)入或離開(kāi)特定區(qū)域。語(yǔ)音處理的基本流程音頻加載在語(yǔ)音處理中，需要將音頻文件加載到內(nèi)存中，以便后續(xù)處理。音頻文件通常是以WAV、MP3等格式保存的，可以使用相應(yīng)的庫(kù)或工具來(lái)讀取對(duì)應(yīng)格式的音頻文件。數(shù)據(jù)預(yù)處理需要進(jìn)行采樣率轉(zhuǎn)換，將原始語(yǔ)音信號(hào)的采樣率調(diào)整為模型所需的采樣率；進(jìn)行去噪處理，通過(guò)降低或消除背景噪音來(lái)提高語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量；進(jìn)行音頻分割，將長(zhǎng)的語(yǔ)音信號(hào)分割成較短的音頻段，以便后續(xù)處理；進(jìn)行音量歸一化，調(diào)整音頻的音量級(jí)別，使其在一定范圍內(nèi)統(tǒng)一。語(yǔ)音數(shù)據(jù)預(yù)處理有助于提高語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量，并為特征提取和語(yǔ)音識(shí)別階段提供更好的輸入。特征提取目的：將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值特征，以便后續(xù)的建模和分析。常用的語(yǔ)音特征包括短時(shí)能量、過(guò)零率、梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）等。MFCC是目前應(yīng)用較為廣泛的一種特征，可以通過(guò)將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻譜圖，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用一系列濾波器、對(duì)數(shù)變換等操作來(lái)計(jì)算得到。模型構(gòu)建模型構(gòu)建是指根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的模型，并進(jìn)行模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。語(yǔ)音處理中，常用的模型包括基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的模型（如支持向量機(jī)、決策樹(shù)等）和基于深度學(xué)習(xí)的模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。模型訓(xùn)練需要使用標(biāo)注好的語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常被分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型參數(shù)，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)和選擇最佳模型；測(cè)試集用于評(píng)估模型的性能。模型評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。在語(yǔ)音處理中，還需要使用一些特定的評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能，如音頻識(shí)別任務(wù)中的識(shí)別率、語(yǔ)音合成任務(wù)中的自然度和流暢度等。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，可以對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。項(xiàng)目任務(wù)進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界配置NLP環(huán)境配置語(yǔ)音處理環(huán)境配置NLP環(huán)境1配置Python環(huán)境2安裝NLP相關(guān)庫(kù)3下載數(shù)據(jù)集4測(cè)試環(huán)境配置是否成功配置Python環(huán)境本項(xiàng)目通過(guò)Anaconda安裝Python環(huán)境。2配置環(huán)境變量3檢驗(yàn)Anaconda是否安裝成功1安裝Anaconda完成配置配置Python環(huán)境安裝Anaconda基本步驟：①下載Anaconda安裝包。通過(guò)官方鏡像或國(guó)內(nèi)鏡像源下載歷史版本，本項(xiàng)目將安裝2020.07版本的Anaconda。此處將通過(guò)清華鏡像源下載Anaconda安裝包，即打開(kāi)清華大學(xué)TUNA網(wǎng)站，并單擊“開(kāi)源鏡像站”圖標(biāo)。配置Python環(huán)境②在鏡像列表中找到“anaconda”選項(xiàng)，并單擊進(jìn)入。③在anaconda列表中，單擊“archive/”進(jìn)入Anaconda歷史版本頁(yè)面。配置Python環(huán)境④在archive列表中，找到“Anaconda3-2020.07”開(kāi)頭的文件，選擇與自己計(jì)算機(jī)對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)版本，并進(jìn)行下載。本項(xiàng)目以Windows操作系統(tǒng)為例，單擊“07-Windows-x86_64.exe”即可進(jìn)行下載。配置Python環(huán)境⑤Anaconda安裝包下載完成后，雙擊已下載好的安裝包，單擊“Next”按鈕。⑥單擊“IAgree”按鈕，同意相關(guān)協(xié)議并進(jìn)入下一步。配置Python環(huán)境⑦選擇圖所示的“AllUsers（requiresadminprivileges）”單選按鈕，并單擊“Next”按鈕進(jìn)入下一步。⑧單擊“Browse”按鈕，選擇合適的安裝路徑（注：路徑名稱(chēng)最好為全英文），選擇完成后單擊“Next”按鈕進(jìn)入下一步。配置Python環(huán)境⑨在圖中，第一個(gè)選項(xiàng)表示Anaconda自動(dòng)添加環(huán)境變量，本項(xiàng)目將不做勾選，因?yàn)樽詣?dòng)添加環(huán)境變量后，使用時(shí)有可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，以致于后續(xù)需要手動(dòng)添加環(huán)境變量；第二個(gè)選項(xiàng)表示Anaconda使用的Python版本為3.8，此處將勾選以配置Python3.8，然后單擊“Install”按鈕，開(kāi)始安裝。配置Python環(huán)境⑩安裝完成后，將會(huì)出現(xiàn)“InstallationCompelete”提示，此時(shí)單擊“Next”。?單擊圖中的“Finish”按鈕即可完成Anaconda安裝。配置Python環(huán)境配置環(huán)境變量基本步驟：①在系統(tǒng)搜索欄中搜索“環(huán)境變量”，單擊“編輯系統(tǒng)環(huán)境變量”；在“高級(jí)”列表下，單擊“環(huán)境變量”按鈕。配置Python環(huán)境②在“系統(tǒng)變量”下，找到并選中“Path”變量，單擊“編輯”按鈕，彈出“編輯環(huán)境變量”對(duì)話框。配置Python環(huán)境③單擊“新建”按鈕，將Anaconda的安裝路徑加入環(huán)境變量中，隨后單擊“確定”按鈕完成環(huán)境變量的添加。配置Python環(huán)境檢驗(yàn)Anaconda是否安裝成功基本步驟：①打開(kāi)CMD，在CMD中輸入“python”并回車(chē)后，將會(huì)啟動(dòng)Python解釋器，并列出版本號(hào)信息和一些幫助信息，以及一個(gè)命令提示符“>>>”，等待用戶(hù)輸入Python代碼，則表示Python環(huán)境配置成功。配置Python環(huán)境②關(guān)閉Python解釋器，在CMD中輸入“condainfo”命令，將會(huì)顯示當(dāng)前conda環(huán)境的信息。若顯示如圖所示的信息，則說(shuō)明Anaconda完成安裝，否則需要到安裝路徑下找到uninstall文件卸載重裝。項(xiàng)目任務(wù)進(jìn)入自然語(yǔ)言處理世界配置NLP環(huán)境配置語(yǔ)音處理環(huán)境配置NLP環(huán)境1配置Python環(huán)境2安裝NLP相關(guān)庫(kù)3下載數(shù)據(jù)集4測(cè)試環(huán)境配置是否成功安裝NLP相關(guān)庫(kù)Anaconda已經(jīng)自帶有大部分庫(kù)，對(duì)于一些沒(méi)有的庫(kù)，可以使用pipinstall命令進(jìn)行安裝。pipinstallnltk==3.5（注：在jupyternotebook下輸入的是!pipinstallnltk==3.5）例如，安裝NLTK庫(kù)，在CMD中輸入如下命令，即可完成安裝。庫(kù)名版本安裝命令NLTK3.5pipinstallnltk==3.5jieba0.42.1pipinstalljieba==0.42.1sklearn-crfsuite0.3.6pipinstallsklearn-crfsuite==0.3.6pandas1.3.0pipinstallpandas==1.3.0Gensim4.2.0pipinstallgensim==4.2.0PyPDF23.0.1pipinstallPyPDF2==3.0.1NumPy1.21.6pipinstallnumpy==1.21.6安裝NLP相關(guān)庫(kù)本項(xiàng)目還需要安裝的NLP相關(guān)庫(kù)：庫(kù)名版本安裝命令pyhanlp0.1.84pipinstallpyhanlp==0.1.84scikit-learn1.0.2pipinstallscikit-learn==1.0.2Matplotlib3.3.0pipinstallmatplotlib==3.3.0NLP0.12.3pipinstallsnownlp==0.12.3Imageio2.26.0pipinstallimageio==2.26.0WordCloudpipinstallwordcloud==安裝NLP相關(guān)庫(kù)本項(xiàng)目還需要安裝的NLP相關(guān)庫(kù)：安裝NLP相關(guān)庫(kù)若用戶(hù)想要使用GPU加速運(yùn)行PyTorch中的模型訓(xùn)練，則需要安裝CUDA和cuDNN，基本步驟如下。①安裝NVDIA驅(qū)動(dòng)，進(jìn)入NVDIA官網(wǎng)選擇對(duì)應(yīng)顯卡的版本，下載相應(yīng)的顯卡驅(qū)動(dòng)安裝包，隨后選擇精簡(jiǎn)，單擊“下一步”即可開(kāi)始安裝。安裝NLP相關(guān)庫(kù)②NVDIA驅(qū)動(dòng)安裝完成后，打開(kāi)CMD輸入“nvidia-smi”命令，即可查看CUDA版本。安裝NLP相關(guān)庫(kù)③驗(yàn)證CUDA是否安裝成功，可以通過(guò)CMD輸入“nvcc--version”與“setcuda”命令進(jìn)行查看，前者可以顯示安裝的CUDA版本號(hào)，后者可以查看CUDA設(shè)置的環(huán)境變量。安裝NLP相關(guān)庫(kù)④安裝好CUDA后，若需要使用GPU加速深度學(xué)習(xí)計(jì)算，則建議安裝cuDNN；若只使用CPU進(jìn)行運(yùn)算，則可以直接進(jìn)入下一步安裝PyTorch。進(jìn)入NVIDIA開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站NVIDIA.DEVELOPER網(wǎng)頁(yè)，搜索“cuDNN”，即可搜索進(jìn)入cuDNN下載頁(yè)面。安裝NLP相關(guān)庫(kù)⑤單擊“DownloadcuDNN”進(jìn)入下載網(wǎng)頁(yè)（注意：該步驟需要讀者自行注冊(cè)賬號(hào)才能下載），再選擇對(duì)應(yīng)安裝的CUDA的版本進(jìn)行下載即可。安裝NLP相關(guān)庫(kù)⑥cuDNN下載好以后，將所得的文件進(jìn)行解壓，然后將文件復(fù)制到CUDA的安裝目錄下，通常在路徑C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\版本號(hào)下，若有文件，則覆蓋原有文件即可。安裝NLP相關(guān)庫(kù)安裝完CUDA和cuDNN后，可以進(jìn)行PyTorch的安裝，基本步驟如下。①進(jìn)入PyTorch官網(wǎng)，找到官網(wǎng)中的“PreviousversionsofPyTorch”按鈕，并單擊進(jìn)入歷史版本下載界面，找到與CUDA版本對(duì)應(yīng)的PyTorch安裝命令，本項(xiàng)目將安裝1.4.0版本的PyTorch。安裝NLP相關(guān)庫(kù)②復(fù)制LinuxandWindows下的代碼，在開(kāi)始菜單欄下，打開(kāi)“AnacondaPrompt”，并將復(fù)制后的代碼進(jìn)行粘貼后運(yùn)行，即可成功安裝PyTorch。在所有庫(kù)安裝完成后，打開(kāi)“AnacondaPrompt”，輸入“condalist”命令，即可查看所有已經(jīng)安裝的庫(kù)，其中，包含Anaconda自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，可以清晰查看到本項(xiàng)目安裝后的PyPDF2和pyhanlp庫(kù)。下載數(shù)據(jù)集在進(jìn)行NLP任務(wù)時(shí)，需要使用相應(yīng)的自然語(yǔ)言處理語(yǔ)料庫(kù)（NLTK數(shù)據(jù)集）。punktstopwordsaveraged_perceptron_taggerWordnet打開(kāi)Python解釋器，輸入、運(yùn)行代碼，下載NLTK數(shù)據(jù)集。測(cè)試環(huán)境配置是否成功打開(kāi)Python解釋器，輸入、運(yùn)行測(cè)試代碼，測(cè)試環(huán)境配置是否成功。運(yùn)行代碼，輸出測(cè)試結(jié)果如下，表明環(huán)境配置成功。['Hello',',','world','!','This','is','a','sample','text','for','NLP','analysis','.']['Hello',',','world','!','sample','text','NLP','analysis','.'][('Hello','NNP'),(',',','),('world','NN'),('!','.'),('This','DT'),('is','VBZ'),('a','DT'),('sample','JJ'),('text','NN'),('for','IN'),('NLP','NNP'),('analysis','NN'),('.','.')]配置NLP環(huán)境配置語(yǔ)音處理環(huán)境配置語(yǔ)音處理環(huán)境配置語(yǔ)音處理環(huán)境的步驟:安裝語(yǔ)音處理相關(guān)庫(kù)安裝PaddlePaddle框架安裝語(yǔ)音處理相關(guān)庫(kù)本項(xiàng)目需要的語(yǔ)音處理相關(guān)庫(kù)：庫(kù)名版本安裝命令Librosa0.8.1pipinstalllibrosa==0.8.1python-speech-features0.6pipinstallpython-speech-features==0.6SciPy1.7.3pipinstallscipy==1.7.3hmmlearn0.2.8pipinstallhmmlearn==0.2.8pyttsx32.90pipinstallpyttsx3==2.90pathlib22.3.7.post1pipinstallpathlib2==2.3.7.post1soundfile0.12.1pipinstallsoundfile==0.12.1安裝PaddlePaddle框架在配置語(yǔ)音處理環(huán)境時(shí)，安裝PaddlePaddle框架是非常重要的一步。通過(guò)安裝PaddlePaddle，可以利用其豐富的工具和庫(kù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練自定義的語(yǔ)音處理模型，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的語(yǔ)音識(shí)別和高質(zhì)量的語(yǔ)音合成。PaddlePaddle提供了高效的計(jì)算框架和優(yōu)化算法，能夠支持大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。智能語(yǔ)音技術(shù)的不斷發(fā)展，也體現(xiàn)了我國(guó)堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的發(fā)展戰(zhàn)略。安裝PaddlePaddle框架①安裝PaddlePaddle和相關(guān)依賴(lài)，在PaddlePaddle官網(wǎng)的“安裝”欄目下，找到PaddlePaddle的安裝命令。此處選擇Windows操作系統(tǒng)、pip安裝方法、CPU設(shè)備，表示計(jì)劃在沒(méi)有GPU加速的Windows系統(tǒng)環(huán)境中進(jìn)行PaddlePaddle的使用和開(kāi)發(fā)。安裝PaddlePaddle框架在CMD中運(yùn)行以下命令，使用pip安裝PaddlePaddle2.4.2版本，即可安裝PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架及其相關(guān)依賴(lài)。python-mpipinstallpaddlepaddle==2.4.2-i/simple安裝PaddlePaddle框架②安裝PaddleAudio和PaddleSpeech庫(kù)，它們都是基于PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)的語(yǔ)音處理庫(kù)，因此在安裝它們之前，需要確保已經(jīng)成功安裝了PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架。注意：在該步驟中，不需要進(jìn)行其他環(huán)境的配置。在CMD中運(yùn)行以下命令，使用pip安裝PaddleSpeech1.2.0和PaddleAudio1.0.1。pipinstallpaddlespeech==1.2.0pipinstallpaddleaudio==1.0.1安裝PaddlePaddle框架③測(cè)試安裝是否成功，使用PaddleAudio庫(kù)中的load_wav函數(shù)加載名為“example.wav”的音頻文件，并將音頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在audio變量中，采樣率存儲(chǔ)在sr變量中。運(yùn)行代碼，得到音頻文件的采樣率和音頻數(shù)據(jù)的形狀信息，結(jié)果如下，表明環(huán)境配置成功。采樣率:16000音頻數(shù)據(jù):(32000,)了解語(yǔ)料庫(kù)

初識(shí)文本基礎(chǔ)處理語(yǔ)料庫(kù)是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中一個(gè)重要的基礎(chǔ)工具，是進(jìn)行語(yǔ)言學(xué)研究和自然語(yǔ)言處理任務(wù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建和應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)可以深入挖掘文本數(shù)據(jù)中的信息，幫助人們更好地理解和應(yīng)用自然語(yǔ)言。通過(guò)構(gòu)建價(jià)值觀語(yǔ)料庫(kù)，收集與社會(huì)主義核心價(jià)值觀相關(guān)的文本數(shù)據(jù)，如富強(qiáng)、民主、誠(chéng)信、友善等，為深入研究和分析社會(huì)主義核心價(jià)值觀提供重要數(shù)據(jù)支持。知識(shí)引入語(yǔ)料庫(kù)概述語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)概述定義：為某一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用而專(zhuān)門(mén)收集的、有一定結(jié)構(gòu)的、有代表性的、可以被計(jì)算機(jī)程序檢索的、具有一定規(guī)模的語(yǔ)料集合。實(shí)質(zhì)：經(jīng)過(guò)科學(xué)取樣和加工的大規(guī)模電子文本庫(kù)。語(yǔ)料庫(kù)概述語(yǔ)料庫(kù)特征：存放的是真實(shí)出現(xiàn)過(guò)的語(yǔ)言材料；是以計(jì)算機(jī)為載體，承載語(yǔ)言知識(shí)的基礎(chǔ)資源；是對(duì)真實(shí)語(yǔ)料進(jìn)行加工、分析和處理的資源。語(yǔ)料庫(kù)概述語(yǔ)料庫(kù)的分類(lèi)：平衡結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)與自然隨機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)平衡結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)著重點(diǎn)：代表性、平衡性。預(yù)先設(shè)計(jì)語(yǔ)料庫(kù)中語(yǔ)料的類(lèi)型。定義好每種類(lèi)型語(yǔ)料所占的比例。按定義好的比例去采集組成語(yǔ)料庫(kù)。歷史上第一個(gè)機(jī)讀語(yǔ)料庫(kù)布朗語(yǔ)料庫(kù)。平衡結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)與自然隨機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)自然隨機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)按照某個(gè)原則隨機(jī)去收集組成語(yǔ)料，主要有：《圣經(jīng)》語(yǔ)料庫(kù)；狄更斯著作語(yǔ)料庫(kù)；英國(guó)著名作家語(yǔ)料庫(kù)；北京大學(xué)開(kāi)發(fā)的《人民日?qǐng)?bào)》語(yǔ)料庫(kù)。通用語(yǔ)料庫(kù)與專(zhuān)用語(yǔ)料庫(kù)通用語(yǔ)料庫(kù)：不做特殊限定。專(zhuān)用語(yǔ)料庫(kù)：限于某一領(lǐng)域，為了某種專(zhuān)門(mén)的目的而采集，主要有：新聞?wù)Z料；科技語(yǔ)料庫(kù)；中小學(xué)語(yǔ)料庫(kù)；北京口語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)。共時(shí)語(yǔ)料庫(kù)與歷時(shí)語(yǔ)料庫(kù)共時(shí)語(yǔ)料庫(kù)為了對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行共時(shí)研究而建立的語(yǔ)料庫(kù)。無(wú)論所采集語(yǔ)料的時(shí)間段有多長(zhǎng)，只要研究的是一個(gè)時(shí)間平面上的元素或元素的關(guān)系，則是共時(shí)研究。中文地區(qū)漢語(yǔ)共時(shí)語(yǔ)料庫(kù)：采用共時(shí)性視窗模式，剖析來(lái)自中文地區(qū)有代表性的定量中文媒體語(yǔ)料。共時(shí)語(yǔ)料庫(kù)與歷時(shí)語(yǔ)料庫(kù)歷時(shí)語(yǔ)料庫(kù)為了對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行歷時(shí)研究而建立的語(yǔ)料庫(kù)。研究一個(gè)歷時(shí)切面中元素與元素關(guān)系的演化。原國(guó)家語(yǔ)委建設(shè)的國(guó)家現(xiàn)代漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)：收錄的是1919年-至今的現(xiàn)代漢語(yǔ)的代表性語(yǔ)料。語(yǔ)料庫(kù)概述語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用各種語(yǔ)料庫(kù)的研究正朝著不斷擴(kuò)大庫(kù)容量、深化加工和不斷拓展新的領(lǐng)域等方向繼續(xù)發(fā)展。了解語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建原則、應(yīng)用，及語(yǔ)料分析常用庫(kù)NLTK，是構(gòu)建與應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)的前提。語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建原則構(gòu)建高質(zhì)量的語(yǔ)料庫(kù)需要考慮多方面因素、原則和方法。考慮因素語(yǔ)料庫(kù)的來(lái)源、規(guī)模、質(zhì)量和代表性等。語(yǔ)言學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)。遵循的原則和方法語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建原則用戶(hù)在建設(shè)或研究語(yǔ)料庫(kù)的時(shí)候，一般需要保證語(yǔ)料庫(kù)具有5個(gè)特性。版權(quán)應(yīng)該得到保護(hù)保持一定高質(zhì)量有足夠的規(guī)模盡可能覆蓋不同的領(lǐng)域和語(yǔ)言代表性語(yǔ)料庫(kù)的應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)可用于訓(xùn)練和評(píng)估各種自然語(yǔ)言處理模型。語(yǔ)料庫(kù)還可以被用于文本分析和挖掘。文本分類(lèi)A情感分析B機(jī)器翻譯CNLTK庫(kù)NLTK庫(kù)（NaturalLanguageToolkit）：Python；開(kāi)源；自然語(yǔ)言處理庫(kù)；用于文本處理、語(yǔ)料庫(kù)管理、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、機(jī)器翻譯等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。NLTK庫(kù)常用于語(yǔ)料庫(kù)分析的函數(shù)：函數(shù)名稱(chēng)功能描述nltk.FreqDist統(tǒng)計(jì)文本中單詞的出現(xiàn)頻率nltk.collocations.BigramAssocMeasures計(jì)算文本中的雙詞搭配nltk.collocations.TrigramAssocMeasures計(jì)算文本中的三詞搭配nltk.Text創(chuàng)建一個(gè)文本對(duì)象，便于進(jìn)行文本分析text.concordance查找某個(gè)單詞在文本中的出現(xiàn)情況，并返回上下文text.similar查找與某個(gè)單詞出現(xiàn)上下文相似的單詞mon_contexts查找兩個(gè)單詞出現(xiàn)上下文的共同點(diǎn)text.dispersion_plot繪制文本中某些單詞的分布情況text.plot繪制文本中單詞的頻率分布圖text.generate隨機(jī)生成一個(gè)以指定單詞開(kāi)頭的文本NLTK庫(kù)NLTK模塊及功能：模塊功能描述nltk.corpus獲取語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)料庫(kù)和詞典的標(biāo)準(zhǔn)化切口nltk.tokenize、nltk.stem字符串處理分詞、分句和提取主干nltk.tag詞性標(biāo)注HMM、n-gram、backoffnltk.classify、nltk.cluster分類(lèi)、聚類(lèi)樸素貝葉斯、決策樹(shù)、K-Meansnltk.chunk分塊正則表達(dá)式、命名實(shí)體、n-gramnltk.metrics指標(biāo)評(píng)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率和協(xié)議系數(shù)bability概率與評(píng)估頻率分布NLTK庫(kù)nltk.corpus包含大量的文本數(shù)據(jù)?？捎糜谟?xùn)練模型、評(píng)估算法和研究自然語(yǔ)言的規(guī)律。提供大量的語(yǔ)料庫(kù)和詞典，語(yǔ)料庫(kù)和詞典的標(biāo)準(zhǔn)化切口。方便被其他模塊調(diào)用。方便擴(kuò)展和更新。掌握中文分詞技術(shù)

初識(shí)文本基礎(chǔ)處理中文分詞技術(shù)是自然語(yǔ)言處理中的重要基礎(chǔ)技術(shù)之一，也是中文文本處理的關(guān)鍵步驟。中文分詞：將連續(xù)的文本序列切分成詞匯單元。知識(shí)引入中文分詞簡(jiǎn)介中文分詞工具jieba庫(kù)中文分詞簡(jiǎn)介中文分詞：將漢字序列按照一定規(guī)范逐個(gè)切分為詞序列。英文：?jiǎn)卧~之間以空格為自然分隔符，分詞自然地以空格為分隔符進(jìn)行切分。中文：依靠一定技術(shù)和方法尋找類(lèi)似英文中空格作用的分隔符?；谝?guī)則的分詞基于統(tǒng)計(jì)的分詞基于規(guī)則的分詞基于規(guī)則的分詞（基于詞典的分詞）基本思想。將待分詞語(yǔ)句中的字符串和詞典逐個(gè)匹配。匹配的字符串則切分，不匹配則減去邊緣的某些字符。從頭再次匹配。至匹配完畢或沒(méi)有找到詞典的字符串結(jié)束。基于規(guī)則的分詞正向最大匹配法正向最大匹配法（MM法）思路：正向最大匹配法正向最大匹配法——示例：正向最大匹配法01問(wèn)題：容易出現(xiàn)切分歧義的情況。正向最大匹配法可能會(huì)將“農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”切分為“農(nóng)村”“基礎(chǔ)設(shè)施”和“建設(shè)”3個(gè)部分，而不是作為一個(gè)整體。02在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他分詞算法以及上下文語(yǔ)境等方法進(jìn)行優(yōu)化和修正。逆向最大匹配法逆向最大匹配法（RMM法）思路：從待分詞文本的右側(cè)開(kāi)始掃描。先找到長(zhǎng)度最長(zhǎng)的詞匯。再?gòu)挠覀?cè)未分詞的部分開(kāi)始重復(fù)以上步驟。直到待分詞文本被分詞完畢。逆向最大匹配法逆向最大匹配法——示例：逆向最大匹配法01問(wèn)題：存在切分歧義。對(duì)于本例中的“鄉(xiāng)村振興”詞匯，逆向最大匹配法會(huì)將其切分為“鄉(xiāng)村”和“振興”，而不是作為一個(gè)整體。02在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他分詞算法以及上下文語(yǔ)境等方法進(jìn)行優(yōu)化和修正。雙向最大匹配法雙向最大匹配法（BMM法）思路：將MM法和RMM法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。選取兩種方法中切分次數(shù)較少的作為切分結(jié)果。優(yōu)勢(shì)：避免歧義和誤切分的問(wèn)題。問(wèn)題：計(jì)算量較大，實(shí)現(xiàn)相對(duì)復(fù)雜。雙向最大匹配法雙向最大匹配法具體實(shí)現(xiàn)注意。雙向最大匹配法需要確定一個(gè)分詞長(zhǎng)度的范圍，一般根據(jù)語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行確定。雙向最大匹配法需要根據(jù)規(guī)則來(lái)選擇合適的分詞結(jié)果。左右分詞結(jié)果相同，選擇任意一種結(jié)果。左右分詞結(jié)果不同，選擇單字?jǐn)?shù)較少的一種結(jié)果。雙向最大匹配法可以進(jìn)一步優(yōu)化。在一些常見(jiàn)詞匯的情況下，可以提前將其從待分詞文本中刪除，以減少計(jì)算量。基于統(tǒng)計(jì)的分詞基于統(tǒng)計(jì)的分詞基本思想：中文語(yǔ)句中相連的字出現(xiàn)的次數(shù)越多。作為詞單獨(dú)使用的次數(shù)也越多。語(yǔ)句拆分的可靠性越高。分詞的準(zhǔn)確率越高?；诮y(tǒng)計(jì)的分詞基于統(tǒng)計(jì)的分詞步驟：建立統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型1運(yùn)用模型劃分語(yǔ)句，計(jì)算被劃分語(yǔ)句的概率，選取最大概率的劃分方式進(jìn)行分詞2基于統(tǒng)計(jì)的分詞n元語(yǔ)法模型n元語(yǔ)法模型：基于n-1階馬爾可夫鏈的一種概率語(yǔ)言模型，通過(guò)n個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的概率來(lái)推斷語(yǔ)句的結(jié)構(gòu)。文本內(nèi)容進(jìn)行大小為n的滑動(dòng)窗口操作每個(gè)詞語(yǔ)序列稱(chēng)為n-gram形成長(zhǎng)度為n的詞語(yǔ)序列n-gram基本思想n元語(yǔ)法模型n元語(yǔ)法模型應(yīng)用：概率論、通信理論、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮自然語(yǔ)言處理：用戶(hù)使用n元語(yǔ)法模型來(lái)計(jì)算一個(gè)給定文本中下一個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的概率，從而實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)補(bǔ)全等功能。信息檢索：用戶(hù)使用n元語(yǔ)法模型來(lái)評(píng)估查詢(xún)與文檔之間的匹配程度，從而提高檢索效果。語(yǔ)音識(shí)別：用戶(hù)也可以使用n元語(yǔ)法模型來(lái)提高識(shí)別準(zhǔn)確率。n元語(yǔ)法模型n元語(yǔ)法模型——計(jì)算條件概率例：句序列為S={今天,早上,我,吃了,包子}，估計(jì)語(yǔ)句“今天早上我吃了包子”在當(dāng)前語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的概率。詞語(yǔ)B在詞語(yǔ)A后出現(xiàn)的條件概率詞語(yǔ)A和B作為相鄰詞語(yǔ)對(duì)出現(xiàn)的次數(shù)詞語(yǔ)A出現(xiàn)的次數(shù)每個(gè)詞出現(xiàn)的次數(shù)隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型（HMM）：用于建模時(shí)序數(shù)據(jù)的概率模型?；炯僭O(shè)：某個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)無(wú)法被觀察，但可以通過(guò)觀察到的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。組成部分：狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型：描述系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的轉(zhuǎn)移規(guī)律（不可見(jiàn)）；觀測(cè)模型：描述每個(gè)狀態(tài)下觀測(cè)數(shù)據(jù)的概率分布（可見(jiàn)）。隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型：將分詞問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)序列標(biāo)注問(wèn)題。定一個(gè)輸入句子。尋找最有可能的標(biāo)注序列。標(biāo)注序列即為分詞結(jié)果。隱馬爾可夫模型序列標(biāo)注過(guò)程：

通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料進(jìn)行學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)，得到HMM的模型參數(shù)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣發(fā)射概率矩陣初始狀態(tài)概率向量計(jì)算給定輸入句子的所有可能的狀態(tài)序列。選擇其中概率最大的狀態(tài)序列作為分詞結(jié)果。隱藏狀態(tài)：當(dāng)前狀態(tài)下的詞性可見(jiàn)狀態(tài)：當(dāng)前狀態(tài)下的字符隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型——示例：鄉(xiāng)村振興是當(dāng)代中國(guó)的重要戰(zhàn)略，必須堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，發(fā)揮好農(nóng)村地區(qū)人力、資源、市場(chǎng)等方面的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型——示例結(jié)果：鄉(xiāng)村振興/是/當(dāng)代/中國(guó)/的/重要/戰(zhàn)略/，/必須/堅(jiān)持/農(nóng)業(yè)/農(nóng)村/優(yōu)先/發(fā)展/，/發(fā)揮/好/農(nóng)村/地區(qū)/人力/、/資源/、/市場(chǎng)/等/方面/的/優(yōu)勢(shì)/，/推動(dòng)/農(nóng)村/一二三/產(chǎn)業(yè)/融合/發(fā)展/中文分詞簡(jiǎn)介中文分詞工具jieba庫(kù)中文分詞工具jieba庫(kù)jieba庫(kù)是一款開(kāi)源的中文分詞工具。高效準(zhǔn)確簡(jiǎn)單易用中文分詞工具jieba庫(kù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的算法與功能：基于規(guī)則的分詞算法；基于HMM的分詞算法；關(guān)鍵詞提??；詞性標(biāo)注；實(shí)體識(shí)別；自定義詞典；庫(kù)的應(yīng)用：文本挖掘；信息檢索；自然語(yǔ)言處理；機(jī)器學(xué)習(xí)；中文分詞工具jieba庫(kù)jieba庫(kù)中部分函數(shù)描述：函數(shù)功能描述jieba.cut分詞用于分詞，輸入?yún)?shù)為待分詞的文本字符串，輸出為一個(gè)可迭代的生成器，每次迭代返回一個(gè)分詞后的詞語(yǔ)jieba.cut_for_search搜索引擎分詞適用于搜索引擎分詞，使用了更加細(xì)致的分詞算法，輸出結(jié)果與cut()略有不同jieba.add_word向分詞詞典中添加新詞用于向分詞詞典中添加新詞，參數(shù)為新詞和詞頻，可以手動(dòng)調(diào)整分詞效jieba.load_userdict加載用戶(hù)自定義分詞詞典加載用戶(hù)自定義分詞詞典，增加分詞的準(zhǔn)確性jieba.get_FREQ返回詞語(yǔ)的詞頻返回詞語(yǔ)的詞頻，可以用于分析詞語(yǔ)的重要性中文分詞工具jieba庫(kù)01jieba庫(kù)分詞模式02精確模式03全模式搜索引擎精確模式適用于對(duì)文本分詞要求較高的場(chǎng)景?；谇熬Y詞典實(shí)現(xiàn)的精確匹配。試圖將句子切分成最精確的詞語(yǔ)。全模式適用于速度要求較高的場(chǎng)景。基于前綴詞典實(shí)現(xiàn)的全匹配。將句子中所有可能成詞的位置都掃描出來(lái)，并返回所有可能的切分結(jié)果。搜索引擎以精確模式為基礎(chǔ)。對(duì)長(zhǎng)詞再次切分。適用于搜索引擎等需要將長(zhǎng)詞再次切分的場(chǎng)景。根據(jù)具體需求選擇適合的分詞模式。項(xiàng)目任務(wù)

初識(shí)文本基礎(chǔ)處理讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注中文命名實(shí)體識(shí)別自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)

語(yǔ)料庫(kù)是指大量的、有組織的、用于研究目的的文本或語(yǔ)言樣本集合。使用中國(guó)四大名著進(jìn)行作品集語(yǔ)料庫(kù)分析。通過(guò)對(duì)四大名著的語(yǔ)料庫(kù)分析，學(xué)生可以認(rèn)識(shí)文學(xué)，感受經(jīng)典，增強(qiáng)文化認(rèn)同感、文化自信心、民族自豪感。讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)以《西游記》為例，進(jìn)行文學(xué)名著語(yǔ)料庫(kù)分析，分析流程。讀取語(yǔ)料庫(kù)查詢(xún)?cè)~頻統(tǒng)計(jì)高頻詞頻查詢(xún)?cè)~頻在制定區(qū)間內(nèi)的詞數(shù)量讀取語(yǔ)料庫(kù)使用到nltk.corpus中的PlaintextCorpusReader函數(shù)獲取語(yǔ)料庫(kù)中的文本標(biāo)識(shí)列表。參數(shù)名稱(chēng)參數(shù)說(shuō)明root接收str，表示語(yǔ)料庫(kù)所在的根目錄路徑，無(wú)默認(rèn)值fileids接收str，表示用于匹配包含在語(yǔ)料庫(kù)中的文件名，可以使用正則表達(dá)式進(jìn)行模式匹配。無(wú)默認(rèn)值encoding接收str，表示語(yǔ)料庫(kù)文件的編碼方式。默認(rèn)為'utf8'還可通過(guò)在線加載獲得四大名著的語(yǔ)料庫(kù)。讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注中文命名實(shí)體識(shí)別自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞以“熱愛(ài)學(xué)習(xí)是一種積極向上的品質(zhì)，它可以讓我們不斷地探索新的知識(shí)領(lǐng)域，不斷地拓展我們的視野和思維?！睘槔?，分別使用3種模式進(jìn)行中文分詞。應(yīng)用中文分詞技術(shù)全模式精確模式搜索引擎模式應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)中的cut函數(shù)獲取語(yǔ)料庫(kù)中的文本標(biāo)識(shí)列表。參數(shù)名稱(chēng)參數(shù)說(shuō)明sentence接收str，表示需要進(jìn)行分詞的文本內(nèi)容。無(wú)默認(rèn)值cut_all接收bool，表示是否采用全模式分詞。默認(rèn)為False讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注中文命名實(shí)體識(shí)別自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注jieba庫(kù)中的pseg子模塊專(zhuān)門(mén)用于中文詞性標(biāo)注任務(wù)。在jieba分詞的基礎(chǔ)上為每個(gè)詞匯分配相應(yīng)的詞性。通過(guò)導(dǎo)入pseg子模塊，可以輕松地實(shí)現(xiàn)中文文本的分詞和詞性標(biāo)注，從而提高對(duì)中文文本的分析和處理能力。以“熱愛(ài)學(xué)習(xí)是一種積極向上的品質(zhì)，它可以讓我們不斷地探索新的知識(shí)領(lǐng)域，不斷地拓展我們的視野和思維?！睘槔?，使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注。使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注importjieba.possegaspsegsentence='熱愛(ài)學(xué)習(xí)……思維。'words=pseg.cut(sentence)print("詞性標(biāo)注結(jié)果為：\n")forword,flaginwords:print(word+"-"+flag)部分結(jié)果讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注中文命名實(shí)體識(shí)別自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞中文命名實(shí)體識(shí)別使用sklearn-crfsuite庫(kù)進(jìn)行中文命名實(shí)體識(shí)別。窗口切分segment_by_window函數(shù)的常用參數(shù)說(shuō)明。參數(shù)名稱(chēng)參數(shù)說(shuō)明words_list接收numpy數(shù)組，表示需要進(jìn)行滑動(dòng)窗口分割的詞語(yǔ)列表。無(wú)默認(rèn)值window接收int，表示滑動(dòng)窗口的大小，即每個(gè)窗口包含的元素?cái)?shù)量。默認(rèn)為3特征提取extract_feature函數(shù)的常用參數(shù)說(shuō)明。參數(shù)名稱(chēng)參數(shù)說(shuō)明word_grams數(shù)組接收numpy，表示一個(gè)句子中的若干個(gè)字窗口，每個(gè)字窗口包含三個(gè)單詞。無(wú)默認(rèn)值讀取與分析語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)用中文分詞技術(shù)使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注中文命名實(shí)體識(shí)別自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞任務(wù)：通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)化地從一篇或多篇文本中提取出最具代表性、最能反映文本主題的關(guān)鍵詞或短語(yǔ)。根據(jù)TF-IDF算法原理自定義一個(gè)TF-IDF算法函數(shù)，并通過(guò)實(shí)例介紹關(guān)鍵詞自動(dòng)提取。自動(dòng)提取文本關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞提取的具體步驟。讀取文檔文本預(yù)處理加載停用詞文件過(guò)濾停用詞TF-IDF實(shí)現(xiàn)計(jì)算TF-IDF值通過(guò)函數(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取文本預(yù)處理將名詞作為候選關(guān)鍵詞，在過(guò)濾詞中只留下名詞，并且刪除長(zhǎng)度小于或等于1的無(wú)意義詞語(yǔ)，文本預(yù)處理的具體步驟如下。獲取停用詞列表過(guò)濾停用詞TF-IDF實(shí)現(xiàn)使用TF-IDF算法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行提取。123調(diào)用自定義的Filter_word函數(shù)處理當(dāng)前文檔，統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞的TF值。調(diào)用自定義的Filter_words函數(shù)處理整個(gè)文檔集，統(tǒng)計(jì)IDF值。將TF值和IDF值相乘，得到每個(gè)詞的TF-IDF值，通過(guò)自定義的tf_idf函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)文檔中關(guān)鍵詞的提取。熟悉詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別

初識(shí)文本基礎(chǔ)處理知識(shí)引入命名實(shí)體識(shí)別目的：從文本中識(shí)別和提取出具有特定意義的命名實(shí)體。命名實(shí)體識(shí)別實(shí)現(xiàn)流程：分詞：將待處理的文本分成詞語(yǔ)序列。詞性標(biāo)注：標(biāo)注每個(gè)詞語(yǔ)的詞性。實(shí)體識(shí)別：識(shí)別文本中的實(shí)體，并確定實(shí)體的類(lèi)型。知識(shí)引入3大類(lèi)實(shí)體類(lèi)；時(shí)間類(lèi)；數(shù)字類(lèi)。7小類(lèi)人名；機(jī)構(gòu)名；地名；時(shí)間；日期；貨幣；百分比。分類(lèi)知識(shí)引入例：近日，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)（NDRC）印發(fā)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》，規(guī)劃指出，要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，深入實(shí)施農(nóng)村人居環(huán)境整治三年行動(dòng)，加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民培育和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，促進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展。類(lèi)別具體內(nèi)容實(shí)體類(lèi)農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、新型職業(yè)農(nóng)民、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)、城鄉(xiāng)融合發(fā)展機(jī)構(gòu)名國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)（NDRC）時(shí)間2018-2022年、三年詞性標(biāo)注命名實(shí)體識(shí)別的常用方法中文實(shí)體邊界識(shí)別的挑戰(zhàn)序列標(biāo)注熟悉詞性標(biāo)注01詞性標(biāo)注方法基于規(guī)則02基于統(tǒng)計(jì)熟悉詞性標(biāo)注基于規(guī)則需要獲取能表達(dá)一定的上下文關(guān)系及其相關(guān)語(yǔ)境的規(guī)則庫(kù)。規(guī)則庫(kù)獲取方式：人工編制包含繁雜的語(yǔ)法或語(yǔ)義信息的詞典和規(guī)則系統(tǒng)。費(fèi)時(shí)費(fèi)力。難以保證規(guī)則的準(zhǔn)確性。基于統(tǒng)計(jì)基于最大熵的詞性標(biāo)注方法。基于統(tǒng)計(jì)最大概率輸出的詞性標(biāo)注方法。基于HMM的詞性標(biāo)注方法。能夠抑制小概率事件的發(fā)生。受到長(zhǎng)距離搭配上下文的限制。熟悉詞性標(biāo)注基于規(guī)則主觀。復(fù)雜。難以覆蓋所有情況。基于統(tǒng)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模敏感。存在數(shù)據(jù)偏差或噪聲等問(wèn)題。缺陷jieba詞性標(biāo)注方法結(jié)合上述兩種方法效率高、處理能力強(qiáng)。熟悉詞性標(biāo)注中文詞性標(biāo)注困難：一詞多性：“學(xué)習(xí)能使我進(jìn)步”：名詞?！拔乙煤脤W(xué)習(xí)”：動(dòng)詞。詞性眾多：12種詞性。標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一：廣泛使用北大詞性標(biāo)注規(guī)范、賓州樹(shù)庫(kù)。熟悉詞性標(biāo)注jieba詞性標(biāo)注流程：熟悉詞性標(biāo)注jieba詞性標(biāo)注——漢字分詞和詞性標(biāo)注基于前綴詞典構(gòu)建有向無(wú)環(huán)圖，計(jì)算最大概率路徑在前綴字典中查找所分詞的詞性若沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)的詞性，那么將其標(biāo)注為“x”表示未知詞性若在標(biāo)注過(guò)程中遇到未知詞性的漢字，且該詞為未登錄詞，則jieba會(huì)通過(guò)HMM模型進(jìn)行詞性標(biāo)注熟悉詞性標(biāo)注jieba詞性標(biāo)注——非漢字詞性標(biāo)注使用正則表達(dá)式判斷詞的類(lèi)型，并賦予對(duì)應(yīng)的詞性。m：數(shù)字；eng：英文詞；x：未知詞性。命名實(shí)體識(shí)別的常用方法基于規(guī)則的方法通過(guò)人工編寫(xiě)規(guī)則來(lái)匹配文本中的實(shí)體。基于正則表達(dá)式的方法?；谠~典匹配的方法。精度較高。需要耗費(fèi)大量的人力、物力來(lái)構(gòu)建規(guī)則和詞典。對(duì)新的實(shí)體類(lèi)型或變化的語(yǔ)言習(xí)慣需要不斷地更新規(guī)則。命名實(shí)體識(shí)別的常用方法基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型來(lái)識(shí)別實(shí)體?；趎-gram模型的方法?；陔[HMM模型的方法?；跅l件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）的方法。自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的特征和規(guī)律。適用于大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)。需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。命名實(shí)體識(shí)別的常用方法基于深度學(xué)習(xí)的方法基于深度學(xué)習(xí)的方法被廣泛應(yīng)用于命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中。基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法?；赥ransformer的方法。自動(dòng)提取文本中的特征。有較高的準(zhǔn)確率和泛化能力。需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。中文實(shí)體邊界識(shí)別的挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)1——中文詞靈活多變有些詞語(yǔ)在不同語(yǔ)境下可能是不同的實(shí)體類(lèi)型。人名地名沈陽(yáng)中文實(shí)體邊界識(shí)別的挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)2——中文詞的嵌套情況復(fù)雜一些中文的命名實(shí)體中常常嵌套另外一個(gè)命名實(shí)體。

北京大學(xué)附屬中學(xué)中文實(shí)體邊界識(shí)別的挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)3——中文詞的嵌套情況復(fù)雜中文詞存在簡(jiǎn)化表達(dá)現(xiàn)象?！氨本┐髮W(xué)”簡(jiǎn)稱(chēng)“北大”?！氨本┐髮W(xué)附屬中學(xué)”簡(jiǎn)稱(chēng)“北大附中”。序列標(biāo)注定義：對(duì)于一個(gè)給定的序列，需要將每個(gè)位置的元素（如字、詞或字符）進(jìn)行標(biāo)注。流程：通過(guò)訓(xùn)練概率模型，可以得到每個(gè)位置上可能的標(biāo)注及其對(duì)應(yīng)的概率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)序列的自動(dòng)標(biāo)注。隱馬爾可夫模型條件隨機(jī)場(chǎng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列標(biāo)注標(biāo)注符號(hào)B：實(shí)體首部I：實(shí)體內(nèi)部O：其他PER：人名LOC：地名ORG：機(jī)構(gòu)名B-PER：人名首部

I-PER：人名內(nèi)部B-LOC：地名首部

I-LOC：地名內(nèi)部B-ORG：機(jī)構(gòu)名首部

I-ORG：機(jī)構(gòu)名內(nèi)部O：其他例：對(duì)“上海交通大學(xué)”進(jìn)行標(biāo)注，具體步驟：序列標(biāo)注需一個(gè)已標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中包含大量的中文文本片段，以及相應(yīng)的序列標(biāo)注1選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，并使用?xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練2訓(xùn)練完成后，使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的文本進(jìn)行序列標(biāo)注3根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，為每個(gè)字分配相應(yīng)的標(biāo)注符號(hào)4序列標(biāo)注例：上海交通大學(xué)標(biāo)注結(jié)果。字標(biāo)注符號(hào)標(biāo)注名稱(chēng)上B-ORG組織名首部海I-ORG組織名內(nèi)部交I-ORG組織名內(nèi)部通I-ORG組織名內(nèi)部大I-ORG組織名內(nèi)部學(xué)I-ORG組織名內(nèi)部序列標(biāo)注在中文序列標(biāo)注中，歧義問(wèn)題是一個(gè)普遍存在的挑戰(zhàn)。一個(gè)詞語(yǔ)在不同的上下文語(yǔ)境下可能具有不同的意義和標(biāo)注，導(dǎo)致序列標(biāo)注的結(jié)果不唯一。小明喜歡吃西瓜“西瓜”表示水果西瓜視頻發(fā)布了新的短片“西瓜”表示西瓜視頻平臺(tái)名稱(chēng)熟悉詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別

初識(shí)文本基礎(chǔ)處理知識(shí)引入命名實(shí)體識(shí)別目的：從文本中識(shí)別和提取出具有特定意義的命名實(shí)體。命名實(shí)體識(shí)別實(shí)現(xiàn)流程：分詞：將待處理的文本分成詞語(yǔ)序列。詞性標(biāo)注：標(biāo)注每個(gè)詞語(yǔ)的詞性。實(shí)體識(shí)別：識(shí)別文本中的實(shí)體，并確定實(shí)體的類(lèi)型。知識(shí)引入3大類(lèi)實(shí)體類(lèi)；時(shí)間類(lèi)；數(shù)字類(lèi)。7小類(lèi)人名；機(jī)構(gòu)名；地名；時(shí)間；日期；貨幣；百分比。分類(lèi)知識(shí)引入例：近日，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)（NDRC）印發(fā)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》，規(guī)劃指出，要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，深入實(shí)施農(nóng)村人居環(huán)境整治三年行動(dòng)，加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民培育和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，促進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展。類(lèi)別具體內(nèi)容實(shí)體類(lèi)農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、新型職業(yè)農(nóng)民、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)、城鄉(xiāng)融合發(fā)展機(jī)構(gòu)名國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)（NDRC）時(shí)間2018-2022年、三年詞性標(biāo)注命名實(shí)體識(shí)別的常用方法中文實(shí)體邊界識(shí)別的挑戰(zhàn)序列標(biāo)注熟悉詞性標(biāo)注01詞性標(biāo)注方法基于規(guī)則02基于統(tǒng)計(jì)熟悉詞性標(biāo)注基于規(guī)則需要獲取能表達(dá)一定的上下文關(guān)系及其相關(guān)語(yǔ)境的規(guī)則庫(kù)。規(guī)則庫(kù)獲取方式：人工編制包含繁雜的語(yǔ)法或語(yǔ)義信息的詞典和規(guī)則系統(tǒng)。費(fèi)時(shí)費(fèi)力。難以保證規(guī)則的準(zhǔn)確性?；诮y(tǒng)計(jì)基于最大熵的詞性標(biāo)注方法?；诮y(tǒng)計(jì)最大概率輸出的詞性標(biāo)注方法?；贖MM的詞性標(biāo)