自然语言处理与文本分析及挖掘：原理、算法及应用场景介绍

原创

于 2024-10-29 19:22:13 发布 · 1.6k 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #机器学习 #算法 #自然语言处理

一、自然语言处理与文本分析及挖掘原理

（一）语言的统计特性原理

自然语言从统计角度看存在一定规律。例如，在大量文本中，单词的出现频率呈现幂律分布，少数单词高频出现，多数单词低频出现。可以用概率公式来描述单词的出现情况，对于单词 $w$ 在语料库 $C$ 中的概率：

$P(w)=count(w)∣C∣P(w)=\frac{count(w)}{|C|}$

其中 $co u n t (w)$ 是单词 $w$ 在语料库中的出现次数， $∣ C ∣$ 是语料库的总词数。这种统计特性为文本处理中的模型构建提供了基础，比如在构建语言模型时，可根据单词的统计概率来预测句子的合理性。

（二）语义和语法原理

语义原理

语义分析旨在理解文本的含义。词汇语义通过词汇表（如WordNet）来确定单词间的关系，像“汽车”和“轿车”可能是同义词关系。句子语义则需要分析句子结构，例如通过语义角色标注，在句子“小明给小红一本书”中，“小明”是施事者，“小红”是受事者，“一本书”是客体，“给”是动作，这有助于理解句子的核心语义。

语法原理

语法规则规定了单词如何组成合法的句子。在英语中，句子通常有明确的语法结构，如主谓宾结构。以句子“I love you”为例，“I”是主语，“love”是谓语动词，“you”是宾语。通过分析语法结构，可以对文本进行预处理，比如在词性标注和句法分析任务中。

（三）文本结构原理

宏观结构

文本从宏观上有层次结构，比如一本书包含多个章节，章节包含多个段落，段落包含多个句子。在电子文档（如HTML文件）中，这种结构通过标签体现，如<html>、<body>、<p>等标签分别表示不同的层次结构。在纯文本中，可以通过标点符号、段落缩进等方式分析结构。

微观结构

在句子层面，存在微观结构，如词序和词性搭配。在英语中，形容词一般在名词前修饰名词，像“beautiful flower”，“beautiful”修饰“flower”。分析微观结构有助于文本预处理，如词性标注和分词。

二、自然语言处理与文本分析及挖掘方法

（一）文本预处理方法

分词

中文分词
- 基于词典的方法：例如正向最大匹配法，假设词典中最大词长为 $L$ ，句子长度为 $n$ ，对于位置 $i$ （ $1≤i≤n1\leq i\leq n$ ），从 $i$ 开始取长度为 $j$ （ $1≤j≤L1\leq j\leq L$ 且 $1\leq n$ ）的字符串与词典匹配，直到找到一个词。如句子“自然语言处理很有趣”，词典中有“自然语言处理”等词，从左向右先取“自然语言处理”，匹配成功。但这种方法存在歧义问题，比如“乒乓球拍卖完了”，可能有不同的分词结果。
- 基于统计的方法：利用统计语言模型，如N - Gram模型，计算不同分词组合的概率，选择概率最高的分词方式。通过在大量文本数据上学习单词的共现概率，来确定最佳分词。
英文分词：英文单词间通常有空格分隔，但也有特殊情况，如缩写（“I’m”需分为“I”和“'m”）和连字符连接的单词（“e - mail”作为一个词），可以用简单规则或正则表达式处理。

词性标注

常用隐马尔可夫模型（HMM），对于单词序列 $,wnw_1,w_2,\cdots,w_n$ ，设词性序列为 $,tnt_1,t_2,\cdots,t_n$ ，HMM公式为：

$,wn)P(t_1,t_2,\cdots,t_n|w_1,w_2,\cdots,w_n)=\frac{P(t_1,t_2,\cdots,t_n)\times P(w_1,w_2,\cdots,w_n|t_1,t_2,\cdots,t_n)}{P(w_1,w_2,\cdots,w_n)}$

在实际应用中，通过在大规模语料库上训练来估计模型参数，包括状态转移概率 $P(t_i|t_{i - 1})$ 和观测概率 $P(w_i|t_i)$ 。

文本清洗

停用词处理：停用词是在文本中频繁出现但对分析无实质意义的词，如“的”“是”“在”等。构建停用词表，将文本中的停用词去除，可减少数据量和噪音。
特殊字符处理：对于拼写错误、表情符号、HTML标签等特殊字符，可通过正则表达式或专门工具处理。如在网页文本分析中，用正则表达式去除<script>标签等无关内容。