NLP自然语言处理图文实例教程（Python语言）_自然语言处理(nlp的一些例子照片

NLP自然语言处理步骤

未完待续。。。

1.数据收集（建立语料库）

1.1.利用已有数据
1.2.爬取数据
2.数据处理
2.1.数据读取（语料）
2.2.数据清洗（去掉标点符号（空格、句号、逗号、问好、引号等）等）
2.3.分词（token）
文章样本集中的句子分解成单个单词。
输入：文章（例如：莎士比亚全集、尼采全集、唐诗300首等）
输出：词集合（可以有重复词）

2.4.词频统计

计算词集合中，每个样本（词）出现的次数。
输入: 词集合（可以有重复词）

输出：词频表（key为词，值为词的出现次数）

可根据实际项目需求，删除高频词（例如常用词the、a、is等出现次数比较多，但没有实际意义）和低频词。

2.5.字母小写
2.6.编号替换

用2.4中的词编号替换语料库中的词。

备注：有些情况下，使用词频作为词的编号。

例如
test.txt中
A B C D  A B  A   
替换后：
3 2 1 1 3 2 3
2.7.句子截取

 句子长度截取为规定长度，不足补规定字符（例如0）

3.模型搭建

4.模型训练

实例说明（简单实例，方便理解，实际项目更复杂）：

text.txt文件（内容）2.1
A ,B’ c.D A B A E F G

text.txt文件 （ 对应词集合，text.txt中单词已经存入到一个词集合中）2.2
A B c D A B A E F G

注意：字母之间不是空格了，表示分开

text.txt文件 对应词集合2.3
A
B
C
D
A
B
A
E
F

G

text.txt文件 对应词集合2.4
Key（词） value（词在语料库出现次数）
A                 3
B                 2
C                 1
D                 1
E                 1
F                 1

G                 1 

根据以上集合，可以建立一个词矩阵

one-hot列构成了一个词向量的矩阵，实际项目中可能根据需要删除词频较低的词，例如，可以删除C-G行

text.txt文件 对应词集合（字母小写）2.5
a 3
b 2
c 1
d 1
e 1
f 1
g 1 

text.txt文件 2.6
3 2 1 1 3 2 3 1 1 1

text.txt文件2.7 读取第一个句子处理后 句子长度为5
3 2 1 1 3

text.txt文件2.7  读取第一个句子处理后 句子长度为15（不足15用0补齐）
3 2 1 1 3 2 3 1 1 1 0 0 0 0 0