自然语言处理（NLP）入门（3）——文本预处理_预定义nlp

**数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是无线逼近这个上限。**正是因为数据处理的重要性，在NLP算法的工作中，大部分的时间是与数据打交道，文本预处理更是重中之重！

文本预处理

• 方法:

  • 文本处理的基本方法

    • 分词
      • 作用: 为了更好的进行语言语义的理解(why)
      • 工具: jieba 安装: pip install jieb
        • jieba特性:
          • 多种分词模式
            • 精确模式(how)
              • jieba.cut(content, cut_all=False)—> 生成器
              • jieba.lcut(content, cut_all=False)—> 列表
            • 全模式
              • jieba.cut(content, cut_all=True)—> 生成器
              • jieba.lcut(content, cut_all=True)—> 列表
            • 搜索引擎模式
              • jieba.cut_for_search(content)> 生成器
              • jieba.lcut_for_search(content)—> 列表
          • 中文繁体分析
          • 用户自定义的模式
            • 自定义字典: 格式: 词语 词频[可省略] 词性[可省略]
            • 加载自定义字典: jieba.load_userdict(自定义字典文件)
    • 词性标注**[POS]**
      • 作用: 为了计算机更好的理解自然语言, 处理更高阶的NLP任务自动问答, 机器翻译等任务
    • 命名实体识别[NER] eg: 马云 创办了阿里巴巴
      • 实质是一个NLP任务类型
      • 命名实体: 人名, 地名, 机构名等专有名称

  • 文本张量表示方法

    • One-hot编码 0 1 001 010 100

      • 定义了词汇映射器[词—>数字]
      • one-hot编码的保存 joblib.dump()
      • 优点: 操作简单, 容易理解
      • 缺点:词和词之间的联系少,大语料集上, 占用的内容大

    • Word2vec(what)—(why)

      • 第一种模式: CBOW: 词袋模式—> 两边(输入)到中间(输出)

      • 第二种模式: skipgram—> 中间(输入)到两边(输出)

      • fasttext工具进行词向量的训练(how)

        • 安装:

          • 第一种方式的安装: pip install fasttext(简洁版)

          • 第二种方式安装: (建议使用这种方式)

            $ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
            $ cd fastText
            # 使用pip安装python中的fasttext工具包
            $ sudo pip install .
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        • 训练词向量(how)

          • 步骤:
            • 1. 获取训练数据集 enwik9
              2. 训练词向量
                 1. 训练api: Fasttext.train_unsupervised(data)
                 2. 查看词向量: model.get_word_vector(词)
              3. 模型参数的设定
                 1. 模型的训练类型
                 2. epoch
                 3. lr
                 4. thread等等
              4. 模型检验
                 1. model.get_nearest_neighbors(词)
              5. 模型的保存和重加载
                 1. 模型的保存: model.save_model(模型的名字)
                 2. 模型的重加载: new_model = fasttext.load_model(模型的名字)

    • Word Embedding

      • 广义上说: word2vec
      • 狭义的word Embedding: 就是网络中的embedding层, 最后是输入所有词汇的向量表示组成的矩阵

  • 文本语料的数据分析—> 绘制图像

    • 标签数量的分析

      • 目的: 查看各个类别之前的数量关系, 确定样本是否均衡

    • 句子的长度进行分析—绘制柱状图

      • 目的: 指导对句子长度进行截断或是补齐
      • 散点图的绘制目的: 为了方便人工审核, 异常数据

    • 词频的统计和关键词词云

      • 不同词汇的统计

        # 不同词汇总数的统计  --> embedding上   one-hot
        set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])))
        1
        2

      • 词云的绘制

        • 训练集上绘制正样本的词云
        • 训练集上绘制负样本的词云
        • 验证集上绘制正样本的词云
        • 验证集上绘制负样本的词云

  • 文本特征处理

    • n_gram特征

      • 定义: 在文本序列中, n个词或字相邻且共现即n_gram特征 n: 1 2 3 4 5

      • 作用 为了增加更多的语义信息, 是语句有更多元化的语义表示

      • 如何实现

        set(zip(*[input_list[i:] for i in range(ngram_range)]))
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    • 文本长度的规范 处理成一定的长度

      • 原因: 网络需要等尺寸大小的语句序列.

      • 前期要进行的处理: 进行句子长度的分析(绘制图像), 然后确定要规范的句子长度

        • Eg: 语句 现象的阐述, 后面的结论

      • How 怎么做

        # 在此api函数中, 可以根据业务需求, 进行前面截断补齐或是后面截断补齐的选择
        sequence.pad_sequences(x_train, cutlen, padding='post', truncating='post')
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  • 数据增强方法

    • 回译增强法

      • 第一种方式 pip install itranslate

      import itranslate
      
      text = ["酒店设施非常不错", "这家酒店服务好，价格便宜"]
      ko_result = itranslate.itranslate(text, from_lang='zh-cn', to_lang='ko')
      print(text)
      print("翻译成韩文：", ko_result)
      cn_result = itranslate.itranslate(ko_result, from_lang='ko', to_lang='zh-cn')
      print('回译成中文：', cn_result)
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    • 第二种方式: google接口 pip install google_trans_new

      • 如果发生错误: json解析错误 修改源码: google_trans_new.py文件中151行

        # 151行  修改源码
        # response = (decoded_line + ']')
        # 导致json解析错误
        # 修改成
        # response = decoded_line
        # 即可
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