自然语言处理 第四章 感知机分类与序列标注

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分类问题

二分类，多分类

NLP中的应用：

关键词提取：判断一个词是不是关键词：二分类

指代消解：对每个代词和每个实体判断是否存在指代关系：二分类

线性模型分类与感知机

线性模型是最简单常用的分类模型，用一条直线或高维平面将数据一分为二

描述样本特征的向量称为特征向量

构造特征向量的过程称为特征提取

用来提取每种特征的函数称为特征函数

独热(onehot)编码：

特征向量的每个维度代表一个特征，如上面例子就是onehot：两个特征、二维向量。在特征很多时，有稀疏性。

决策边界划分出决策区域。二维空间中，产生该决策边界的模型称为线性分类模型，高维空间的称为分离超平面

感知机算法：解决线性分类

1.读入训练样本(x(i),y(i)) ，执行预测y=sign(w⋅x(i))

2.如果y≠y(i) ，则更新参数w←w+y(i)x(i)

解释第二步：

如果数据本身线性不可分，感知机算法是不会收敛的，每次迭代参数会剧烈震荡，解决方案有：

1将样本映射到更高维空间，使其线性可分

2切换其他训练算法，比如支持向量机等

3使用投票感知机与平均感知机

（1）投票感知机：储存多个模型，预测时每个模型都给出各自的结果，加权取平均：准确率（权重）*模型结果

（2）平均感知机是取多个模型的权重的平均，不需要保存多个模型，只需要保留平均后的模型

实例：基于感知机的人名性别分类

标注人名分类语料库（将名字的第1,2个字作为特征）；

利用感知机算法训练线性模型；

利用线性模型给人名分类，评估准确率

结构化预测问题

定义：

对于回归问题，这个函数输出一个标量；对于分类问题，这个函数输出一个类别（一个one-hot的向量）。而结构化预测的输出复杂得多，是有结构的输出，比如，一个序列，一个句子，一个图，一颗树。

预测值y :

对序列中的连续标签提取如下转移特征：

设S0=BOS, 表示序列第一个元素之前的虚拟标签

转移特征编号：k=i*N+j, 共有(N+1)*N种转移特征

定义每个时刻的状态特征为：

具体状态特征什么时候为1，取决于特征模版

结构化感知机的特征函数定义为：

   K∈[0, (N+1)*N]，l ∈[(N+1)*N+1，…]  (即，l 的编号顺着k往后取)

权重w ：

应用：

  通过维特比算法（正向递推求路径长度，反向回溯求最优路径）

多线程：

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