44、自然语言处理中的数据管理与处理-优快云博客

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自然语言处理中的数据管理与处理

1. 数据查询与处理

首先来看一些词汇及其定义的示例：

"sleep","sli:p","v.i","a condition of body and mind ..."
"walk","wo:k","v.intr","progress by lifting and setting down each foot ..."
"wake","weik","intrans","cease to sleep"

我们可以使用如下 Python 代码来表达查询：

import csv
lexicon = csv.reader(open('dict.csv'))
pairs = [(lexeme, defn) for (lexeme, _, _, defn) in lexicon]
lexemes, defns = zip(*pairs)
defn_words = set(w for defn in defns for w in defn.split())
sorted(defn_words.difference(lexemes))

运行上述代码后，输出结果如下：

['...', 'a', 'and', 'body', 'by', 'cease', 'condition', 'down', 'each',
'foot', 'lifting', 'mind', 'of', 'progress', 'setting', 'to']

这些信息可以指导我们进一步丰富词汇表，更新关系数据库的内容。

2. 数据格式转换

2.1 常见的数据格式转换情况

同构转换 ：输入和输出格式同构，例如将词汇数据从 Toolbox 格式转换为 XML 格式。可以通过一个 for 循环逐行转换，循环体处理单个条目。
摘要转换 ：输出是输入的摘要形式，如倒排文件索引。需要先在内存中构建索引结构，再以所需格式写入文件。以下是构建索引的示例代码：

import nltk
idx = nltk.Index((defn_word, lexeme) 
                 for (lexeme, defn) in pairs 
                 for defn_word in nltk.word_tokenize(defn) 
                 if len(defn_word) > 3) 
idx_file = open("dict.idx", "w")
for word in sorted(idx):
    idx_words = ', '.join(idx[word])
    idx_line = "%s: %s\n" % (word, idx_words) 
    idx_file.write(idx_line)
idx_file.close()

生成的 dict.idx 文件包含如下内容：

body: sleep
cease: wake
condition: sleep
down: walk
each: walk
foot: walk
lifting: walk
mind: sleep
progress: walk
setting: walk
sleep: wake

多维数据转换 ：输入和输出数据包含两个或多个维度。例如，输入是一组文件，每个文件包含单列的词频数据，输出是二维表格，原列变为行。这种情况下，需要先逐列填充内部数据结构，再逐行读取数据写入输出文件。
复杂转换 ：源格式和目标格式对领域的覆盖略有不同，转换时不可避免地会丢失信息。例如，将多个 Toolbox 文件合并为一个包含比较词表的 CSV 文件，会丢失除 \lx 字段外的所有信息。解决“往返”问题的部分方法是为每个语言对象关联显式标识符，并随对象传播这些标识符。

2.2 数据格式转换流程

graph TD;
    A[输入数据] --> B{判断转换类型};
    B -->|同构转换| C[逐行转换];
    B -->|摘要转换| D[构建索引结构];
    D --> E[写入文件];
    B -->|多维数据转换| F[填充内部数据结构];
    F --> G[逐行读取写入];
    B -->|复杂转换| H[关联标识符];
    C --> I[输出数据];
    E --> I;
    G --> I;
    H --> I;

3. 注释层的选择

已发布的语料库所含信息丰富程度差异很大。常见的注释层包括：
| 注释层 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 词元化 | 文本的正字法形式不能明确标识其词元，词元化和规范化版本是有用的资源。 |
| 句子分割 | 句子分割比看起来更难，一些语料库使用显式注释标记句子分割。 |
| 段落分割 | 段落和其他结构元素（标题、章节等）可显式注释。 |
| 词性 | 文档中每个单词的句法类别。 |
| 句法结构 | 显示句子成分结构的树结构。 |
| 浅层语义 | 命名实体和共指注释，以及语义角色标签。 |
| 对话和语篇 | 对话行为标签和修辞结构。 |

注释表示方式主要有两种：
- 内联注释 ：通过插入携带注释信息的特殊符号或控制序列修改原始文档。例如，词性标注时将 “fly” 替换为 “fly/NN”。
- 独立注释 ：不修改原始文档，而是创建一个新文件，使用引用原始文档的指针添加注释信息。例如，新文档包含 “ ” 表示第 8 个词元是名词。

4. 标准与工具

语料库要广泛有用，需采用广泛支持的格式。但 NLP 研究前沿依赖新的注释类型，通常缺乏创建、发布和使用语言数据的合适工具，也没有被广泛接受的表达语料库结构和内容的标准。对此有两种应对方式：
- 开发通用格式 ：开发能表达多种注释类型的通用格式，但 NLP 编程需处理这种格式的通用性。例如，处理树数据时，若文件格式允许任意有向图，需验证输入数据是否具有树的属性（如根节点、连通性和无环性）。
- 编写一次性脚本 ：许多 NLP 研究人员编写一次性脚本来处理语料库格式。而 NLTK 的语料库读取器是更系统的方法，基于每种编程语言只处理一次语料库格式解析的原则。

我们认为开发通用接口（如 nltk.corpus ）更有前景。以树库为例，虽然存储短语结构树有多种方式（如嵌套括号、嵌套 XML 元素等），但逻辑结构相似。开发通用接口可让应用程序员使用 children() 、 leaves() 、 depth() 等方法访问树数据。这种方法遵循计算机科学中的抽象数据类型、面向对象设计和三层架构原则，能使应用程序不受数据格式影响。

在创建新的语料库进行传播时，应尽可能使用广泛使用的格式。若无法做到，可提供支持现有接口方法的软件（如 nltk.corpus 模块）。

5. 濒危语言处理的特殊考虑

5.1 濒危语言的重要性与挑战

语言对科学和艺术至关重要，每种人类语言都蕴含独特的文化财富。但世界上大多数语言面临灭绝，许多语言学家致力于记录这些语言。NLP 领域在此方面的首要任务不是开发标注器、解析器等工具，而是提供更好的数据收集和管理工具，特别是针对文本和词汇表。

5.2 濒危语言数据收集的问题与解决方法

转录问题 ：大多数濒危语言缺乏标准正字法，拼写和标点规则不明确。通常在收集文本的同时创建词汇表，并随着新单词的出现不断更新。可以使用文本处理器处理文本，电子表格处理词汇表。SIL 的免费语言软件 Toolbox 和 Fieldworks 能提供更专业的支持。
拼写问题 ：当语言使用者输入文本时，对正确拼写的过度关注是常见障碍。有词汇表会有帮助，但需要不依赖确定任意单词引用形式的查找方法。对于形态复杂（含前缀）的语言，给词汇项标记语义域，允许按语义域或释义查找会很有用。
发音相似查找 ：允许按发音相似性查找也很有帮助。以下是一个简单的示例代码：

import re
import nltk

mappings = [('ph', 'f'), ('ght', 't'), ('^kn', 'n'), ('qu', 'kw'),
            ('[aeiou]+', 'a'), (r'(.)\1', r'\1')]
def signature(word):
    for patt, repl in mappings:
        word = re.sub(patt, repl, word)
    pieces = re.findall('[^aeiou]+', word)
    return ''.join(char for piece in pieces for char in sorted(piece))[:8]

print(signature('illefent'))
print(signature('ebsekwieous'))
print(signature('nuculerr'))

signatures = nltk.Index((signature(w), w) for w in nltk.corpus.words.words())
print(signatures[signature('nuculerr')])

def rank(word, wordlist):
    ranked = sorted((nltk.edit_dist(word, w), w) for w in wordlist)
    return [word for (_, word) in ranked]

def fuzzy_spell(word):
    sig = signature(word)
    if sig in signatures:
        return rank(word, signatures[sig])
    else:
        return []

print(fuzzy_spell('illefent'))
print(fuzzy_spell('ebsekwieous'))
print(fuzzy_spell('nucular'))

上述代码通过一系列步骤实现了按发音相似性查找的功能，包括定义映射规则、生成签名、创建签名到单词的映射、排序结果等。

6. XML 的使用

6.1 使用 XML 表示语言结构

XML（可扩展标记语言）为设计特定领域的标记语言提供了框架，常用于表示带注释的文本和词汇资源。以下是一个简单的词汇条目的 XML 示例：

<entry>
  <headword>whale</headword>
  <pos>noun</pos>
  <gloss>any of the larger cetacean mammals having a streamlined
    body and breathing through a blowhole on the head</gloss>
</entry>

XML 元素由尖括号内的标签组成，每个开始标签（如 <gloss> ）都有对应的结束标签（如 </gloss> ）。XML 允许元素重复，例如可以添加多个 <gloss> 字段：

<entry><headword>whale</headword><pos>noun</pos><gloss>any of the
larger cetacean mammals having a streamlined body and breathing
through a blowhole on the head</gloss><gloss>a very large person;
impressive in size or qualities</gloss></entry>

我们还可以将词汇表与外部资源（如 WordNet）链接，使用外部标识符。例如：

<entry>
  <headword>whale</headword>
  <pos>noun</pos>
  <sense>
    <gloss>any of the larger cetacean mammals having a streamlined
      body and breathing through a blowhole on the head</gloss>
    <synset>whale.n.02</synset>
  </sense>
  <sense>
    <gloss>a very large person; impressive in size or qualities</gloss>
    <synset>giant.n.04</synset>
  </sense>
</entry>

也可以使用 XML 属性表示同义词集标识符，而无需嵌套结构：

<entry>
  <headword>whale</headword>
  <pos>noun</pos>
  <gloss synset="whale.n.02">any of the larger cetacean mammals having
      a streamlined body and breathing through a blowhole on the head</gloss>
  <gloss synset="giant.n.04">a very large person; impressive in size or
      qualities</gloss>
</entry>

6.2 XML 的角色与问题

XML 可以表示多种语言信息，但灵活性带来了一些问题。每次引入复杂性（如允许元素可选或重复），都会增加访问数据的程序的工作量，也使数据验证和查询变得更困难。使用 XML 表示语言结构并不能神奇地解决数据建模问题，我们仍需解决以下问题：
- 数据结构设计 ：确定如何组织数据，用模式定义结构。
- 程序编写 ：编写读写格式和转换格式的程序。
- 数据规范化 ：遵循数据规范化原则，避免重复存储相同信息，建模信息类型之间的存在依赖关系。

6.3 XML 处理流程

graph TD;
    A[设计数据结构] --> B[定义 XML 模式];
    B --> C[编写读写程序];
    C --> D[处理 XML 数据];
    D --> E[转换为其他格式];
    E --> F[输出结果];

综上所述，在自然语言处理中，数据管理和处理涉及多个方面，包括数据查询、格式转换、注释层选择、标准与工具的使用，以及针对濒危语言和 XML 数据的特殊处理。合理处理这些方面的问题，有助于提高自然语言处理的效率和质量。

7. 数据查询与处理的深入应用

7.1 数据查询的拓展

在前面的数据查询示例中，我们通过简单的代码实现了对词汇及其定义的查询和处理。实际上，我们可以在此基础上进行拓展，以满足更复杂的需求。例如，我们可以根据特定的条件筛选出符合要求的词汇和定义。以下是一个示例代码，用于筛选出定义中包含特定单词的词汇：

import csv
lexicon = csv.reader(open('dict.csv'))
pairs = [(lexeme, defn) for (lexeme, _, _, defn) in lexicon]
target_word = 'body'
filtered_pairs = [(lexeme, defn) for (lexeme, defn) in pairs if target_word in defn]
for lexeme, defn in filtered_pairs:
    print(f'{lexeme}: {defn}')

7.2 数据处理的优化

在数据处理过程中，我们可以对代码进行优化，以提高性能。例如，在构建索引时，我们可以使用更高效的数据结构或算法。以下是一个优化后的构建索引的代码示例：

import nltk
from collections import defaultdict

idx = defaultdict(list)
for lexeme, defn in pairs:
    for defn_word in nltk.word_tokenize(defn):
        if len(defn_word) > 3:
            idx[defn_word].append(lexeme)

idx_file = open("dict.idx", "w")
for word in sorted(idx):
    idx_words = ', '.join(idx[word])
    idx_line = "%s: %s\n" % (word, idx_words)
    idx_file.write(idx_line)
idx_file.close()

8. 数据格式转换的实际案例

8.1 同构转换案例

假设我们有一个 Toolbox 格式的词汇数据文件，内容如下：

\lx sleep
\ps v.i
\ge a condition of body and mind ...

\lx walk
\ps v.intr
\ge progress by lifting and setting down each foot ...

\lx wake
\ps intrans
\ge cease to sleep

我们可以使用 Python 代码将其转换为 XML 格式：

import re

toolbox_file = open('toolbox.txt', 'r')
toolbox_data = toolbox_file.read()
entries = re.split(r'\n\n', toolbox_data.strip())

xml_output = '<lexicon>\n'
for entry in entries:
    lines = entry.split('\n')
    lexeme = re.search(r'\\lx (.*)', lines[0]).group(1)
    pos = re.search(r'\\ps (.*)', lines[1]).group(1)
    gloss = re.search(r'\\ge (.*)', lines[2]).group(1)
    xml_entry = f'  <entry>\n    <headword>{lexeme}</headword>\n    <pos>{pos}</pos>\n    <gloss>{gloss}</gloss>\n  </entry>\n'
    xml_output += xml_entry
xml_output += '</lexicon>'

xml_file = open('lexicon.xml', 'w')
xml_file.write(xml_output)
xml_file.close()

8.2 多维数据转换案例

假设我们有三个文件，分别为 file1.txt 、 file2.txt 和 file3.txt ，每个文件包含单列的词频数据：
- file1.txt ：

apple 10
banana 20
cherry 30

file2.txt ：

apple 15
banana 25
cherry 35

file3.txt ：

apple 20
banana 30
cherry 40

我们可以将这些数据转换为二维表格，原列变为行：

files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']
data = {}
for file in files:
    with open(file, 'r') as f:
        for line in f:
            word, freq = line.strip().split()
            if word not in data:
                data[word] = []
            data[word].append(int(freq))

header = '\t'.join(files)
print(f'Word\t{header}')
for word, freqs in data.items():
    freq_str = '\t'.join(map(str, freqs))
    print(f'{word}\t{freq_str}')

9. 注释层选择的影响

9.1 不同注释层对数据分析的影响

不同的注释层可以为数据分析提供不同的信息。例如，词性注释可以帮助我们进行句法分析，而命名实体和共指注释可以用于信息提取。以下是一个简单的示例，展示了如何使用词性注释进行简单的句法分析：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
tokens = word_tokenize(text)
pos_tags = pos_tag(tokens)
print(pos_tags)

9.2 注释层选择的权衡

在选择注释层时，需要权衡注释的成本和收益。注释层越多，提供的信息越丰富，但同时也会增加注释的工作量和成本。因此，需要根据具体的任务和需求选择合适的注释层。以下是一个简单的表格，展示了不同注释层的成本和收益：
| 注释层 | 成本 | 收益 |
| ---- | ---- | ---- |
| 词元化 | 低 | 便于文本处理和分析 |
| 句子分割 | 低 | 有助于进行句子级别的分析 |
| 段落分割 | 低 | 可用于文档结构分析 |
| 词性 | 中等 | 支持句法分析和词性标注 |
| 句法结构 | 高 | 提供详细的句子结构信息 |
| 浅层语义 | 高 | 有助于信息提取和语义理解 |
| 对话和语篇 | 高 | 用于对话和语篇分析 |

10. 标准与工具的发展趋势

10.1 通用格式和接口的发展

随着自然语言处理的发展，对通用格式和接口的需求越来越高。未来，我们可以期待出现更多能够表达多种注释类型的通用格式，以及更完善的通用接口。例如，可能会出现一种统一的格式，能够同时支持词汇、句法、语义等多种层次的注释。

10.2 工具的智能化和自动化

未来的工具将越来越智能化和自动化。例如，自动注释工具可以根据文本的特征自动添加注释，减少人工注释的工作量。同时，工具的易用性也将得到提高，使得更多的人能够方便地使用这些工具。

11. 濒危语言处理的未来展望

11.1 技术创新

随着技术的不断发展，我们可以期待出现更多适用于濒危语言处理的技术。例如，更先进的语音识别和合成技术可以帮助濒危语言的记录和传承。同时，机器学习和深度学习技术也可以用于濒危语言的分析和处理。

11.2 文化传承

濒危语言处理不仅仅是技术问题，更是文化传承的问题。未来，我们需要加强对濒危语言文化的保护和传承，让更多的人了解和关注濒危语言。例如，可以通过建立濒危语言博物馆、开展文化活动等方式，促进濒危语言的传承和发展。

12. XML 的进一步应用

12.1 XML 在信息交换中的应用

XML 由于其良好的可读性和可扩展性，在信息交换中得到了广泛的应用。例如，不同的自然语言处理系统之间可以通过 XML 格式交换数据。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 XML 进行数据交换：

import xml.etree.ElementTree as ET

# 创建 XML 数据
root = ET.Element('data')
entry = ET.SubElement(root, 'entry')
headword = ET.SubElement(entry, 'headword')
headword.text = 'whale'
pos = ET.SubElement(entry, 'pos')
pos.text = 'noun'
gloss = ET.SubElement(entry, 'gloss')
gloss.text = 'any of the larger cetacean mammals having a streamlined body and breathing through a blowhole on the head'

# 将 XML 数据写入文件
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('data.xml')

# 从文件中读取 XML 数据
tree = ET.parse('data.xml')
root = tree.getroot()
for entry in root.findall('entry'):
    headword = entry.find('headword').text
    pos = entry.find('pos').text
    gloss = entry.find('gloss').text
    print(f'{headword} ({pos}): {gloss}')

12.2 XML 在数据存储中的应用

XML 也可以用于数据存储。例如，我们可以将词汇数据、句法结构数据等存储为 XML 文件。以下是一个将词汇数据存储为 XML 文件的示例：

import xml.etree.ElementTree as ET

lexicon = [
    {'lexeme': 'sleep', 'pos': 'v.i', 'gloss': 'a condition of body and mind ...'},
    {'lexeme': 'walk', 'pos': 'v.intr', 'gloss': 'progress by lifting and setting down each foot ...'},
    {'lexeme': 'wake', 'pos': 'intrans', 'gloss': 'cease to sleep'}
]

root = ET.Element('lexicon')
for entry in lexicon:
    xml_entry = ET.SubElement(root, 'entry')
    headword = ET.SubElement(xml_entry, 'headword')
    headword.text = entry['lexeme']
    pos = ET.SubElement(xml_entry, 'pos')
    pos.text = entry['pos']
    gloss = ET.SubElement(xml_entry, 'gloss')
    gloss.text = entry['gloss']

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('lexicon_storage.xml')

总结

自然语言处理中的数据管理和处理是一个复杂而重要的领域。从数据查询与处理、格式转换、注释层选择，到标准与工具的使用，以及濒危语言和 XML 数据的处理，每个方面都有其独特的挑战和解决方案。通过合理地处理这些方面的问题，我们可以提高自然语言处理的效率和质量，推动自然语言处理技术的发展。在未来，随着技术的不断进步，我们可以期待在这些领域取得更多的突破和创新。