20、自然语言处理概念与算法实践

自然语言处理概念与算法实践

在自然语言处理（NLP）领域，有许多重要的概念和实用的算法工具。下面将为大家详细介绍关系提取、信息提取、评估指标以及相关的Python代码实践。

关系提取与信息提取

关系提取是自然语言理解（NLU）的关键组成部分，主要是从文本中提取关系三元组，例如 (创始人, 史蒂夫·乔布斯, 苹果)。它致力于在语料库中寻找语义关系，属于信息提取的一个子领域。信息提取则是从自然语言文本中提取结构化信息，并且还会进行消歧处理，而关系提取在这一点上与信息提取有所不同。可以使用Sense2vec算法结合SpaCy进行词义消歧，具体可参考：https://github.com/explosion/sense2vec 。

信息提取在多个NLP任务中都有重要应用，比如文本摘要和问答系统。当你对文本进行摘要时，通常会寻找最重要的词（通常是名词）以及这些词之间的关系，这其实就是信息提取的一种形式。

关系分类则是识别文本中两个名词实体之间的语义关系，但目前并没有一种适用于所有领域（如医疗、生物和化学）的通用解决方案。此外，卡内基梅隆大学的“永不停歇的语言学习”（NELL）语义机器学习系统可以从开放网络中提取关系，相关信息可查看：https://en.wikipedia.org/wiki/Never-Ending_Language_Learning 。

评估指标：BLEU与ROUGE

BLEU分数

BLEU是“双语评估替补”（bilingual evaluation understudy）的缩写，是一种广为人知的NLP指标。它的计算相对简单，并且通常会与NLP模型一同公布，已成为一种标准做法。不过，B