34、自然语言处理：从基础到应用

自然语言处理：从基础到应用

1. 自然语言处理概述

自然语言处理（NLP）是一门涉及语言建模和特征学习的技术，旨在将词汇映射到实数向量。常用的工具如 Word2vec、GloVe 和 FastText 都可实现这一功能。在最新的先进网络中，如谷歌开源的 BERT，也运用了基于上下文的词嵌入技术，从而提升了 NLP 解决方案的性能。

NLP 技术在多个领域都有广泛应用，例如：
- 垃圾邮件过滤 ：计算机借助 NLP 能够准确识别电子邮件中的垃圾邮件。
- 词性标注 ：可以标记对话中包含动词或名词的部分。
- 命名实体识别 ：识别出人名、公司名等实体。这些应用还拓展到了股票市场预测、数据存储中的冗余信息去重等任务中。

然而，NLP 也面临一些挑战。在翻译文本和理解歧义短语时，难度会显著增加。例如，在句子 “John told Luca he shouldn’t do that again.” 中，很难确定 “he” 指的是 John 还是 Luca。此外，像 “mouse” 这样有多种含义的词，在具体语境中确定其指代的是动物还是计算机设备也颇具难度，这些问题的根源都在于上下文的理解。

2. 机器如何读取文本

2.1 创建语料库

在计算机处理文本之前，需要以某种方式读取文本。可以使用处理分类变量的逻辑来表示复杂文本。例如，将分类颜色变量（如红、绿、蓝）转换为三个二进制变量，每个变量代表一种颜色。同样，对于短语 “The quick brown fox jumps over th