一文看懂自然语言处理NLP(4个应用+5个难点+6个实现步骤)

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

版本

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基百科版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。

1句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

2信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。

3文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

4机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。根据输入媒介不同，可以细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图形翻译等。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

5信息检索：对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可利用1，2，3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据一个排序机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。

6问答系统： 对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。

7对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。

随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为目前大家关注的焦点。很多企业都在进入自然语言领域，寄望未来在人工智能方向大展身手。

自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术。

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

常用的表示模型有：词袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；词向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

文本相似度。基于词典的情感分析，依赖人工标记的词典，所以需要大量的人力。如果遇到是情感词但是词典里没有，就设计到另一种在NLP经常用到的技术文本相似度。以上步骤可以更加优化，比如用决策树来判断句法规则。下一步实现，基于朴素贝叶斯的情感分析。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。

1、标记化（Tokenization）

标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

这个步骤并非看起来那么简单。举个例子：纽约（New York）一词被拆成了两个标记，但纽约是个代名词，在我们的分析中可能会很重要，因此最好只保留一个标记。在这个步骤中要注意这一点。

标记化的好处在于，会将文本转化为更易于转成原始数字的格式，更合适实际处理。这也是文本数据分析显而易见的第一步。

2、删除停止词（Stop Words Removal）

在标记化之后，下一步自然是删除停止词。这一步的目标与上一步类似，也是将文本数据转化为更容易处理的格式。这一步会删除英语中常见的介词，如“and”、“the”、“a”等。之后在分析数据时，我们就能消除干扰，专注于具有实际意义的单词了。

通过比对定义列表中的单词来执行停止词的删除非常轻松。要注意的重要问题是：并没有普天皆适的停止词列表。因此这个列表一般是从零开始创建，并针对所要处理的应用执行了定制。

3、提取主干（Stemming）

清理文本数据的另一个技术就是提取主干。这种方法是将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理。例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况。

cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。在本例中，我们将cook、cooks、cooked和cooking全部标记为“cook”，这将大大简化我们对文本数据的进一步分析。

4、单词嵌入（Word Embeddings）

从上面三个步骤中，我们已经将数据清理完毕，现在可以将其转化为可用于实际处理的格式。

单词嵌入是一种将单词以数字表达的方式，这样一来，具有相似含义的单词表达也会相似。如今的单词嵌入是将单个单词表示为预定义向量空间中的实值向量。

所有单词的向量长度相同，只是值有差异。两个单词的向量之间的距离代表着其语义的接近程度。举个例子：单词“cook”（烹饪）和“bake”（烘焙）的向量就非常接近，但单词“football”（足球）和“bake”（烘焙）的向量则完全不同。

有一种创建单词嵌入的常见方法被称为GloVe，它代表着“全局向量”。GloVe捕获文本语料库的全局统计信息和局部统计信息，以创建单词向量。

GloVe使用了所谓的共现矩阵（co-occurrence matrix）。共现矩阵表示每对单词在语料库里一起出现的频率。

5、词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）

术语“词频-逆文档频率”（常被称为TF-IDF）是一种加权因子，经常在诸如信息检索及文本挖掘类的应用中使用。TF-IDF会使用统计数据来衡量某个单词对特定文档的重要程度。

TF-IDF可以达到完美平衡，并考虑到目标单词的本地与全局统计水平。在文档中出现越频繁的单词，其权重也越高，不过前提是这个单词在整个文档中出现并不频繁。

由于其强大程度，TF-IDF技术通常被搜索引擎用在指定关键字输入时，评判某文档相关性的评分与排名上。在数据科学中，我们可以通过这种技术，了解文本数据中哪些单词和相关信息更为重要。

6、主题建模（Topic Modeling）

在自然语言处理中，主题建模是从文本数据或文档的集合中提取主要话题的过程。本质来讲，由于我们将大量文本数据缩减为数量较少的主题，这是一种降维形式。主题建模在许多数据科学场景中都很有用。

7、情感分析（Sentiment Analysis）

情感分析是一种自然语言分析技术，旨在识别与提取文本数据中的主观信息。与主题建模类似，情感分析可以将非结构化的文本转为嵌入在数据中的信息基本摘要。

大多情感分析技术都属于以下两个类别之一：基于规则和机器学习的方法。基于规则的方法需要根据简单的步骤来获得结果。在进行了一些类似标记化、停止词消除、主干提取等预处理步骤后，基于规则的方法可能会遵从以下步骤：

（1）对于不同的情感，定义单词列表。例如，如果我们打算定义某个段落是消极的还是积极的，可能要为负面情感定义“坏的”和“可怕的”等单词，为正面情感定义“棒极了”和“惊人的”等单词。

（2）浏览文本，分别计算正面与负面情感单词的数量。

（3）如果标记为正面情感的单词数量比负面的多，则文本情绪是积极的，反之亦然。基于规则的方法在情感分析用于获取大致含义时效果很好。但是，如今最先进的系统通常会使用深度学习，或者至少经典的机器学习技术让整个过程自动化。

通过深度学习技术，将情感分析按照分类问题来建模。将文本数据编码到一个嵌入空间中（与上述的单词嵌入类似），这是功能提取的一种形式。之后将这些功能传递到分类模型，对文本情绪进行分类。