自然语言处理---文本处理的流程

最新推荐文章于 2024-09-06 16:10:08 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dichao1020/article/details/112910356
本文详细介绍了自然语言处理中的文本处理流程，包括词分词方法如最大匹配法、考虑语义的方法和维特比算法，以及拼写纠正、停用词移除、词干提取、词表示形式如One-hot和分布式表示。此外，还讨论了基于检索的问答系统的倒排索引等概念。

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自然语言处理---文本处理的流程

文本处理的流程

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Word Segmentation

Word Segmentation tools

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Segmentation Method 1:Max Matching(最大匹配)

前向最大匹配（forward-max matching ）

max-leg:窗口里的字的数量
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后向最大匹配（backward-max matching ）

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最大匹配的缺点
  1. 不能细分（有可能是更好），需要新词发现
  2. 局部最优（贪心算法）
  3. 效率低（max-leg）
  4. 歧义（不能考虑语义）

Segmentation Method 2:Incorporate Semantic(考虑语义)

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考虑语义的缺点

1.复杂度太高

Segmentation Method 3:维特比算法

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Word Segmentation Summary

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Spell Correction

find the words with smallest edit distance

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轻松入门自然语言处理系列 06 文本处理
CUFEECR的博客
04-18 663
本文主要讲解了NLP任务中的上游任务文本处理：文本分析流程与分词，包括文本分析流程（包括原始文本、分词、清洗、标准化、特征提取和建模）、分词工具的使用（主要针对中文，包含jieba、snownlp、LTP、HanLP等）、最大匹配算法、考虑语义的一种分词方法；停用词与词的标准化，包含词的过滤和词的标准化，过滤单词有助于减小词库的大小、提高训练的效率，词的标准化有2种算法，为Stemming和Lemmazation；拼写纠错，包含拼写纠错（包含拼写错误和语法错误两类）和循环词库的问题及利用编辑距离改进。
文本挖掘：自然语言处理基础
kkchenjj的博客
07-19 1002
情感分析（Sentiment Analysis），也称为意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，旨在从文本中识别和提取情感信息，确定文本作者的态度是积极、消极还是中立。情感分析广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、市场趋势预测等领域，帮助企业理解公众对产品、服务或事件的情感倾向。主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合或语料库中的抽象主题。它假设文档由多个主题组成，每个主题由一组词语的概率分布表示。
自然语言处理NLP：文本预处理Text Pre-Processing
csdn1561168266的博客
04-12 9196
大家好，自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，其研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文将介绍文本预处理的本质、原理、应用等内容，助力自然语言处理和模型的生成使用。
NLP-文本处理的流程（一）
lly_zy的博客
04-11 5195
当我们拿到一段文本的时候，要经过如何的处理才能进入模型呢，我们把这个过程称为文本预处理。一般经过这几个步骤： 原始文本>分词>清洗>标准化>特征提取>建模 1：分词 分词的常用工具： Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jieba SnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlp ...
自然语言处理时，通常的文本清理流程是什么？
weixin_33853794的博客
01-24 374
自然语言处理文本清理流程，主要分为二步：1.文本预处理，我们的文本基本都是网络文本，主要是网页html的形式，网页中存在很多不必要的信息，比如说一些广告、导航栏，html、JS代码，注释等等，无用的价值信息，可以合理的清理掉，如果需要正文提取，可以利用标签用途、标签密度判定、数据挖掘思想、视觉网页块分析技术等等策略抽取出正文。2.文本流的语言学处理，主要分为3小步：1.分词经过文本预处理，我们会得...
自然语言处理之文本处理步骤
m0_37327467的博客
04-12 1111
1， 首先将全部单词转换为小写，并清除标点符号，将其标准化 2. 用分词器将这个段落或者句子分解成单个词 3. 删除停止词（如：go, to, i , the , that)等以减少需要处理的词汇 4. 有必要的话可以同时进行词干提取和词性还原，将词还原成词根或者词干，常见的步骤是先进行词根还原和词干提取。 ...
NLP中文本预处理
Chujun123528的博客
09-06 1089
文本处理是NLP中的基础且核心的部分，它涉及多个步骤和技术。通过文本预处理、文本表示以及常见的NLP任务等步骤，可以将原始文本数据转换为计算机可以理解和处理的数值形式，从而实现对文本数据的有效分析和利用。随着NLP技术的不断发展，文本处理的效率和效果也在不断提高，为人工智能领域的发展提供了有力的支持。
自然语言处理NLPPytorchBert-TextCNN新闻文本分类源码和视频1G
04-20
### 自然语言处理(NLP)与PyTorch框架下的BERT-TextCNN模型 #### 自然语言处理(NLP) 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门计算机科学领域与人工智能领域中的重要方向，它研究能实现人与...
自然语言处理中的文本分类课程设计与实践-NLP技术、流程解析及其应用场景
12-05
内容概要：本文深入浅出地阐述了基于自然语言处理的文本分类系统的完整实现过程，涵盖数据预处理、特征提取方法、选择并使用分类算法及评价模型效果的方法和技术，以及如何进一步优化分类器以适应更多场景。...
项目八 认识自然语言处理-任务4动手做文本情感倾向性分析实验.pptx
07-11
### 项目八 认识自然语言处理—任务4：动手做文本情感倾向性分析实验 #### 一、项目背景及意义 随着互联网技术的发展和普及，人们越来越多地通过网络平台进行交流互动，其中就包括了商品和服务的评价。这些评价...
基于百度云的自然语言处理－分词－示例
06-27
百度云的自然语言处理API能准确识别这些实体，对于提升文本处理的精确性和深度非常有帮助。 在压缩包中的"readme.txt"文件很可能是介绍如何使用这个示例的指南，包括API的调用方法、必要的参数设置以及可能遇到的...
文本处理
Thinker的博客
02-14 1791
文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 1.读入文本 2.分词 3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序...
自然语言处理（NLP）---文本处理（分词与词云图）
weixin_43444329的博客
06-24 1331
为什么要分词？ 词是语义表达的基本单位 英文词与词之间有空格 中文词与词之间无界限 分词原理 基于字典 机器学习：HMM、CRF 深度学习：Bi-LSTM+CRF 开源工具 jieba:MIT协议(python) LTP:哈工大开源（C++） THUNLP:清华开源(C++) 分词工具--jieba分词 “结巴” 中文分词：做最好的python中文分词组件 三种分词模式： 1. 精确模式：适合文本分析（最常用）（本来应该分为那些就是那些） 例...
自然语言处理（NLP）基础：文本预处理与词嵌入
meijinbo的专栏
03-28 2220
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在使计算机理解、生成和处理人类语言。本文将聚焦于NLP的基础环节：文本预处理与词嵌入。首先，详细介绍文本预处理的步骤与常用工具（如NLTK、Spacy），然后解析词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）的概念、特点与应用。
自然语言处理（二）文本处理流程
IT小叮当的博客
03-14 489
我们通常使用的文本信息中，包含了标点，特殊字符等，在大部分的文本处理任务中，我们认为文本中，携带的这些信息是无效的。通常我们会对文本信息进行预处理，分词，特征化，将文本信息转化为计算机能够识别的0和1之后，再进行机器学习、深度学习等对计算机识别出的文本进行处理。在”小叮当深度学习：自然语言处理（一）“中，想必大家已经基本了解了什么是自然语言处理，今天，小叮当接着为大家分享自然语言处理中的文本处理流程。特征化，简单来说就是向量化。在自然语言处理过程中，计算机是不认识我们的文本信息的，它所认识的只有0和1。
自然语言处理 | (7)中文文本基本任务与处理
sdu_hao的博客
02-04 2233
目录 1.分词  2.停用词与N-gram 3.词性标注、依赖分析、NER、关键词抽取 4.jieba工具库使用   1.分词 关于分词方法和工具库更多内容可以参考知乎讨论有哪些比较好的中文分词方案 中文分词与之前的英文分词(一般以空格分隔)相比更加复杂，词和词紧密连接，需要考虑语境和词义等信息。  2.停用词与N-gram 停用词 中文当中常用到的停用词词表可以参...
自然语言处理之文本预处理
Freeandeasy_roni的博客
11-08 4593
文本预处理
NLP（2）文本处理流程
weixin_44285715的博客
11-05 358
文本处理流程 原始文本（raw data） 分词（segmentation）、spell correction 清洗（cleaning）无用标签、特殊符号、停用词、大小写 标准化（normalization）stemming、lemmatization 特征提取（feature extraction）tf-idf、word2vec 建模（modeling）相似度算法、分类算法 分词 ...
处理文本的工具程序简介
继学先生
04-25 520
1、查找——grep 2、替换——sed 3、剪切——cut 4、连接——join 5、编排——awk 6、排序——sort 7、删除重复——uniq语法：| uniq [option] 用于管道中。 用途：用来删除已使用sort排序完成的重复记录。 主要选项： 无选项 显示唯一的、排序后的记录，重复则仅取唯一行； —c
自然语言处理-文本分类
最新发布
03-16
<think>好的，用户想了解自然语言处理中关于文本分类的方法、技术和实现。首先，我需要整理已有的引用资料，看看里面提到的内容是否足够覆盖用户的需求。根据提供的引用，内容涉及文本分类与文本挖掘的关系、流程、具体模型如TextCNN、RNN-based方法，以及n-gram模型的应用。 首先，用户的问题比较广泛，需要系统性地回答。我应该按照方法分类、技术要点、实现步骤的结构来组织内容，确保涵盖传统机器学习和深度学习方法。引用中提到了基于MLP的方法，比如Paragraph-vec，以及RNN和CNN的应用，这些都需要详细说明。 接下来，要检查引用中的关键点。引用[1]和[2]说明了文本分类的流程和与文本挖掘的联系，可以作为概述部分的基础。引用[3]和[4]分别介绍了TextCNN和RNN-based方法，需要详细展开。引用[5]提到的n-gram模型可能在特征工程部分有用。 需要注意用户可能对具体实现步骤感兴趣，因此需要分步骤讲解，比如数据预处理、特征提取、模型选择等。同时，引用中的流程图和模型例子（如TextCNN）应该结合代码示例，这样用户能更直观地理解。 可能还需要补充一些用户未提及但重要的点，比如评估指标（准确率、F1值等），以及当前流行的预训练模型（如BERT），虽然引用中没有提到，但这是现代文本分类的重要技术，应该简要提及以保持回答的全面性。 最后，确保回答符合系统级指令：使用正确的中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，结构清晰，并生成相关问题。需要检查LaTeX语法是否正确，例如特征向量或公式的呈现是否准确。例如，在解释TF-IDF时，公式应该用$$包裹。 现在整理各部分内容，确保逻辑连贯，引用正确。例如，在讲述机器学习流程时，引用[2]的流程图；在讨论TextCNN时，引用[3]和[5]的相关内容。同时，生成的代码示例需要正确无误，比如使用Keras实现TextCNN，并解释关键部分。 可能遇到的疑问：用户是否需要更详细的实现步骤，或者更多实际案例？根据问题描述，用户要求“方法、技术、实现”，因此代码示例和步骤分解是必要的。此外，要确认所有引用都被正确使用，比如在提到文本分类作为文本挖掘的一部分时，引用[1]的说明。 最后生成相关问题，需要基于回答内容，涵盖方法比较、技术细节、应用场景等方面，确保问题具有针对性，帮助用户进一步探索。</think>### 自然语言处理中的文本分类方法、技术与实现 #### 一、文本分类基础 文本分类是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，旨在将文本自动划分到预定义的类别中。它与文本挖掘紧密相关，常作为文本挖掘流程中的关键步骤[^1]。例如，在新闻分类或情感分析中，分类结果可直接用于信息筛选或知识发现。 #### 二、技术方法分类 1. **传统机器学习方法** - **特征工程**：使用词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF 或 n-gram 提取特征。 $$ \text{TF-IDF}(t,d) = \text{TF}(t,d) \times \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t)}\right) $$ 其中，$t$为词项，$d$为文档，$N$为总文档数，$\text{DF}(t)$为包含$t$的文档数[^5]。 - **分类器**：常用朴素贝叶斯、SVM 或随机森林。 2. **深度学习方法** - **TextCNN**：通过卷积核捕捉局部语义特征，适用于短文本分类[^3]。 ```python from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu')) model.add(GlobalMaxPooling1D()) ``` - **RNN-based**：如LSTM/GRU，适合处理序列依赖关系，如长文本分类[^4]。 - **预训练模型**：BERT、RoBERTa 通过微调实现高精度分类。 #### 三、实现流程（以机器学习为例）[^2] 1. **数据预处理** - 分词、去停用词、词干提取 - 构建标签编码（如One-hot） 2. **特征提取** - 使用TF-IDF或词向量（Word2Vec）生成特征矩阵 3. **模型训练与评估** - 划分训练集/测试集 - 通过交叉验证优化参数 - 评估指标：准确率、F1值、混淆矩阵 #### 四、代码示例（基于TextCNN） ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=200)) model.add(Conv1D(256, 3, activation='relu')) # 3-gram卷积核 model.add(GlobalMaxPooling1D()) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` #### 五、应用场景 - **短文本分类**：如新闻标题分类（适合TextCNN） - **长文本分析**：如法律文档分类（适合RNN或Transformer） - **多标签分类**：如论文主题标注（需调整损失函数为二元交叉熵）
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