1、自然语言处理基础入门

自然语言处理基础入门

一、大数据时代的文本数据挑战

在大数据时代，企业和组织面临着管理海量数据的难题。“大数据”这一概念常被滥用，因为数据的“3V”特性（容量、多样性和速度）定义模糊，很难界定什么样的数据才算“大”。例如，数据库中的十亿条记录在某些人看来是“大数据”，但与各种传感器或社交媒体产生的PB级数据相比，这个数量就显得微不足道了。

各组织普遍存在大量非结构化文本数据。以社交媒体为例，其中包含海量的推文、状态消息、话题标签、文章、博客和维基内容等。零售和电商商店也会产生大量文本数据，涵盖新产品信息、元数据以及客户评论和反馈等。

文本数据面临两大主要挑战：
1. 存储和管理挑战 ：文本数据通常是非结构化的，不遵循关系数据库的特定预定义数据模型或模式。不过，根据数据语义，可以将其存储在基于SQL的数据库管理系统（如SQL Server和MySQL）、基于NoSQL的系统（如MongoDB和CouchDB），以及最近的基于信息检索的数据存储（如ElasticSearch和Solr）中。拥有大量文本数据集的组织常采用仓库和基于文件的系统（如Hadoop），将所有数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并按需访问，这也是数据湖的主要原理之一。
2. 分析挑战 ：虽然我们有大量的机器学习和数据分析技术，但其中大多数是为处理数值数据而设计的。因此，要分析文本数据，尤其是自然语言，就需要借助自然语言处理以及专门的技术、转换和模型。与结构化数据和普通编程语言不同，文本数据高度非结构化，不遵循结构化或规则的语法和模式，不能直接使用统计或机器学习模型进行分析。

二、自