自然语言处理（NLP）（一）文本预处理篇之分词、向量表示和特征处理_分词向量

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最近项目需要，终于要开始认认真真学习NLP了（之前就蛮感兴趣的）。这里主要是记录跟着B站黑马视频的笔记以及实际操作过程中遇到的问题。

NLP教程

一、文本处理

文本语料在输送给模型之前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量。

1. 文本预处理的基本方法

1.1 jieba模块分词

首先安装jieba：

pip3 install jieba
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1.1.1 精确模式分词

精确模式分词：试图将句子最精确地切开，适合文本分析
使用方式：

import jieba
content = "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作"
# 返回一个生成器对象
jieba.cut(content, cut_all=False) # cut_all默认为False，精确模式进行切割
# 若需要返回列表内容，使用jieba.lcut
jieba.lcut(content, cut_all=False)
# ["工信处", "女干事", "每月", "经过"......]
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1.1.2 全模式分词

全模式分词：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能消除歧义。
使用方式：

jieba.cut(content, cut_all=False) 
# cut_all默认为False，精确模式进行切割
# True为全模式
jieba.lcut(content, cut_all=True)
# ['公信处', '处女', '女干事', '干事', '每月', '月经', '经过'......]
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1.1.3 搜索引擎模式分词

搜索引擎模式分词：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。
使用方式：

jieba.lcut_for_search(content)
# ['公信处', '干事', '女干事', '每月', '经过', '下属', ......]
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1.1.4 中文繁体分词

中文繁体分词：针对香港台湾地区的繁体文本进行分词

jieba.lcut(fan_content) # 直接输入繁体内容即可
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使用用户自定义词典：添加自定义词典后，能够精确识别词典中出现的词汇，提升整体的识别准确率。词典格式：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。如：

云计算 5 n
李晓福 2 nr
easy_install 3 eng
......
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1.1.5 自定义词典分词

利用自定义词典进行分词：

jieba.lcut(content)
jeiba.load_userdict("自定义词典路径")
jieba.lcut(content)
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1.2 hanlp模块

安装：

pip3 install hanlp
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1.2.1 中文分词

中文分词：

import hanlp
# 加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词任务
tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
tokenizer(content)
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1.2.2 英文分词

英文分词：

tokenizer = hanlp.utils.rules.tokenize_english
tokenizer(content)
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1.2.3 命名实体识别

命名实体识别（Named Entity Recoginition）：人名、地名、机构名等专有名词识别。
中文命名实体识别：

# 加载中文命名实体预训练模型MSRA_NER_BERT_BASE_ZH
recognizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_BERT_BASE_ZH)
recognizer(list(content))
# 返回一个装有n个元组的列表，每个元组代表一个命名实体
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英文命名实体识别：

# 加载英文命名实体预训练模型CONLL03_NER_BERT_BASE_UNCASED_EN
recognizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.CONLL03_NER_BERT_BASE_UNCASED_EN)
recognizer(list(content))
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1.2.4 词性标注

中文词性标注：

import jieba.posseg as pseg
pseg.lcut("我爱北京天安门")
# [pair('我', 'r'), pair('爱', 'v'), ......]
tagger = hanlp.load(hanlp.pretrained.pos.CTB5_POS_RNN_FASTTEXT_ZH)
trager(list(content))
# 返回对应的词性列表
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英文词性标注：

tagger = hanlp.load(hanlp.pretrained.pos.PTB_POS_RNN_FASTTEXT_EN)
trager(list(content))
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2. 文本张量表示方法

文本张量：将一段文本使用张量进行表示，其中一般词汇为表示成向量，称作词向量，再由各个词向量按顺序组成矩阵形成文本表示。

2.1 one-hot词向量表示

one-hot：独热编码，将每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其他都是0，不同词汇0的位置不同，其中n是整个语料库不同词汇的总数。

from sklean.externals import joblib
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
vocab = {"周杰伦","陈奕迅","王力宏","李宗盛","吴亦凡","鹿晗"}
t = Tokenizer(num_words=None,char_level=False)
t.fit_on_text(vocab)
for token in vocab:
	zero_list = [0]*len(vocab)
	token_index = t.texts_to_sequences([token])[0][0]-1
	zero_list[token_list] = 1
	print(token, "的one-hot编码为：", zero_list)
# 使用joblib工具保存映射器，以便之后使用
tokenizer_path = "。/Tokenizer"
joblib.dump(t, tokenizer_path)
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one-hot编码器的使用：

t = joblib.load(tokenizer_path)
token = "李宗盛"
token_index = t.texts_to_sequence([token])[0][0] - 1
zero_list = [0]*len(vpocab)
zero_list[token_index] = 1
print(token, "的one-hot编码为：", zero_list)
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优势：操作简单，容易理解
缺点：割裂了词语之间的联系，在大语料库的情况下，编码会过长。

2.2 word2vec

word2vec是一种将词汇表示成向量的无监督训练方法，该过程将构建神经网络模型，将网络参数作为词汇的向量表示，它包含CBOW和skipgram两种训练模式。

2.2.1 CBOW(Continuous bag of words)模式

给定一段用于训练的文本语料，再选定某段长度（窗口）作为研究对象，使用上下文词汇预测目标词汇，如：

理论部分：

2.2.2 skipgram模式

2.2.3 使用fasttext工具实现word2vec

1. 获取训练数据
   终端输入：

$ mkdir data
$ wget -c http://mattmahoney.net/dc/enwik9.zip -P data
$ unzip data/enwik9.zip -d data
# 查看原始数据前10行
$ head -10 data/enwik9
# 使用wikifil.pl文件清除脚本XML/HTML格式
# 脚本去教程那里看看有没有
$ perl wikifil.pl data/enwik9 > data/fil9
# 查看处理后的前80个字符
$ head -c 80 data/fil9
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2. 训练词向量

import fasttext
model = fasttext.train_unsupervised('data/fil9')
# 查看对应单词的词向量
model.get_word_vector("the")
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3. 模型超参数设定

# 默认skipgram，在利用子词方面比cbow好
# 词嵌入维度默认为100，随着语料库增大而增加
# lr默认0.05
# 线程默认为12
model = fasttext.train_unsupervised('data/fil9', 'cbow', dim=300, epoch=1, lr=0.1, thread=8)
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4. 模型效果检验

# 查看相近的词
model.get_nearest_neighbors('sports')
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5. 模型的保存与重新加载

model.save_model("fil9.bin")
model = fasttext.load_model("fil9.bin")
model.get_word_vector("the")
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2.3 word embedding(词嵌入)

word embedding是通过一定的方式将词汇映射到指定维度（一般是更高维度）的空间。
广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如word2vec可以看作是其中一种。
狭义的word embedding是指在神经网络中的embedding层，对整个网络进行训练同时产生的embedding矩阵（embedding层的参数），这个embedding矩阵就是训练过程中所有输入词汇的向量表示组成的矩阵。

通过tensorboard可视化嵌入的词向量：

import torch
import json
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 实例化一个摘要写入对象
writer = SummaryWriter()
# 随机初始化一个100*5的矩阵，认为它是我们已经得到的词嵌入矩阵
# 代表100个词汇，每个词汇被表示成50维的向量
embedded = torch.randn(100, 50)

# 导入事先准备好的100个中文词汇文件，形成meta列表原始词汇
meta = list(map(lambda x:x.strip(), fileinput("./vocab100.csv")))
writer.add_embedding(embedded, metadata=meta)
wrtier.close()
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在终端启动tensorboard服务：

$ tensorboard --logdir runs --host 0.0.0.0
# 通过http://0.0.0.0:6006访问浏览器可视化页面
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3. 文本数据分析

文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料，快速检查出语料可能存在的问题，并指导之后超参数的选择。

3.1 标签数量分布

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("fivethirtyeight")
train_data = pd.read_csv(训练数据路径, sep='\t')
valid_data = pd.read_csv(验证数据路径, sep='\t')

# 获取训练集数据标签数量分布
sns.countplot('label', data=train_data)
plt.title('train_data')
plt.show()

# 获取验证集数据标签数量分布
sns.countplot('label', data=valid_data)
plt.title('valid_data')
plt.show()
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3.2 句子长度分布

tran_data['sentence_length'] = list(map(lambda x:len(x), train_data["sentence"])

# 绘制句子长度烈的数量分布图
sns.countplot("sentence_length", data=train_data)
plt.xticks([])
plt.show()

# 绘制dist长度分布图
sns.distplot(train_data["sentence_length"])
plt.yticks([])
plt.show()

valid_data['sentence_length'] = list(map(lambda x:len(x), valid_data["sentence"])

# 绘制句子长度烈的数量分布图
sns.countplot("sentence_length", data=valid_data)
plt.xticks([])
plt.show()

# 绘制dist长度分布图
sns.distplot(valid_data["sentence_length"])
plt.yticks([])
plt.show()

# 绘制训练集长度分布的散点图
sns.stripplot(y="sentence_length", x="label", data=train_data)
plt.show()
# 绘制验证集长度分布的散点图
sns.stripplot(y="sentence_length", x="label", data=valid_data)
plt.show()
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3.3 词频统计与关键词词云

1. 词频统计

import jieba
from itertools import chain
train_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])))
print("训练集共包含不同词汇总数为：", len(train_vocab))
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2. 关键词词云

import jieba.posseg as pseg
def get_a_list(text):
	r = []
	for g in pesg.lcut(text):
		if g.flag == 'a':
			r.append(g.word)
	return r

from wordcloud import WordCloud
def get_word_cloud(keywords_list):
	wordcloud = WordCloud(font_path="字体路径", max_words=100, background_color='white')
	keywords_string = " ".join(keywords_list)
	wordcloud.generate(keywords_string)
	plt.figure()
	plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
	plt.axis('off')
	plt.show()
# 获取训练集上的正样本
p_train_data = train_data[train_data["label"]==1]["sentence"]

# 对正样本的每个句子的形容词
train_p_a_vocab = chain(*(map(lambda x: get_a_list(x), p_train_data)))

get_word_cloud(train_p_a_vocab)
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4. 文本特征处理

文本特征处理是为语料库添加具有普适性的文本特征。

4.1 添加n-gram特征

给定一段文本序列，其中n个词或字的相邻共现特征即n-gram特征，常用的是bi-gram和tri-gram特征。

提取n-gram特征：

ngram_range = 2
def create_ngram_set(input_list):
	return set(zip(*[inputlist[i:] for i in rannge(ngram_range)]))
input_list = [1, 3, 2, 1, 5, 3]
res = create_ngram_set(input_list)
print(res)
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4.2 文本长度规范

from keras.preprocessing import sequence
cutlen = 10
def padding(x_train):
	return sequence.pas_sequence(x_train, cutlen)
# 长度超过的切掉前面的，长度少的前部分补0
x_train = [[1, 22, 33, 21, 22, 3424, 3123, 31], [3133, 1, 22, 555, 44, 22, 32, 22]]
res = padding(x_train)
print(res)
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5. 文本数据增强（回译）

回译数据增强：翻译成小语种，再翻译回来，就会在原始基础语料标签上增加新的语料（最多采用3次连翻）。

p_sample1 = '酒店设置非常不错'
p_sample2 = '这家价格很便宜'
n_sample1 = '拖鞋都发霉了，太差了'
n_sample1 = '电视不好用'

from googletrans import Translator
translator = Translator()
translations = translator.translate([p_sample1, p_sample2, n_sample1, n_sample2], dest='ko')
ko_res = list(map(lambda x: x.text, translations))
print("中间翻译结果：")
print(ko_res)
translations = translator.translate(ko_res, dest='zh-cn')
cn_res = list(map(lambda x: x.text, translations))
print("回译得到的增强数据：")
print(cn_res)
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