1、利用Python进行应用文本分析：从基础到实践

利用Python进行应用文本分析：从基础到实践

1. 自然语言处理的现状与挑战

在当今数字化时代，数字助理、机器翻译、问答系统等自然语言处理应用日益普及。这些应用不仅能传递信息，还能在一定程度上理解信息，极大地促进了人类的交互。然而，尽管普通美国高中生能掌握约60,000个单词和数千个语法概念，但仅靠这些规则和定义进行文本分析是远远不够的。例如，Siri和Alexa并不能完美理解我们的话语，谷歌搜索也不能仅返回少量精准结果。

自然语言与形式语言不同，它由使用来定义，需要进行反向工程才能进行计算。其具有以下特点：
- 社区和区域约束 ：语言的含义通常受社区和区域的限制，人们在相似的生活经历中更容易达成意义的共识。
- 通用和冗余性 ：自然语言是通用的，同一个词可用于不同的语境。为了涵盖各种表达，语言具有冗余性，这导致每个符号默认具有歧义性。

1.1 语言数据：标记和单词

文本分析的基本单位是标记（token），它是代表文本的编码字节串；而单词（word）是具有意义的符号，将文本或语音结构映射到声音和视觉组件。例如，标记 “crab” 代表名词的第一个定义，即一种可食用的、生活在海洋附近且有钳子的甲壳类动物。

自然语言是动态的，会随着人类经验的变化而迅速演变。新符号、结构、定义、上下文和用法的加入都会改变语言的含义。例如，“battery” 一词在电子时代的含义发生了转变，它现在主要指将化学能转化为电能的储存器。因此，识别和理解单词的含义需要比简单查字典更多的计算。

1.2 计算挑战

自然语言的冗余性和