19、自然语言处理中的词汇问题及应对策略

自然语言处理中的词汇问题及应对策略

在自然语言处理（NLP）领域，词汇处理是一个至关重要的环节，它直接影响到模型的性能和输出结果的准确性。本文将深入探讨NLP中常见的词汇问题，包括噪声关系、缺失词汇、稀有词汇等，并介绍相应的解决方法。

1. 噪声关系问题

在某些情况下，数据集中的词汇可能存在噪声关系，导致模型产生错误的自然语言推断。例如，当我们计算 “etext” 和 “declaration” 的相似度时：

#@title Case 2: Noisy Relationship
word1="etext";word2="declaration"
print("Similarity",similarity(word1,word2),word1,word2)

输出结果为：

Similarity [[0.880751]] etext declaration

从余弦相似度来看，结果超过了0.5，似乎预测较为可靠。然而，从专业角度分析，“etext” 指的是古登堡计划（Project Gutenberg）为每本电子书添加的前言，而 “declaration” 与《独立宣言》的实际内容相关。因此，当模型被要求生成文本时，可能会产生 “etext是declaration” 这样的错误推断。

2. 文本中有但字典中缺失的词汇问题

有时候，文本中的某些词汇可能不在字典中，这会导致结果失真。以 “pie” 和 “logic” 为例：