哈夫曼树编码规则_哈夫曼树带权路径长度计算

自然语言处理怎么最快入门？ 　　最好是方法与教程 　　1.1　自然语言处理模型 　　在自然语言处理中，语言模型是一个非常重要的模型，它用于计算“一句话是合理的”的概率。例如，P(我喜欢吃饭)>P(我你哦)。“我喜欢吃饭”为常见句。“我你哦”作为病句，几乎不会出现，其概率应该如何计算呢？“我喜欢吃饭”对应于4个词，w_1=“我”，w_2=“喜欢”，w_3=“吃”，w_4=“饭”，概率记为 P(w_1 w_2 w_3 w_4)，即顺序排列的一系列词所对应的联合概率密度分布。需要注意的是，概率和词的顺序有关，即“饭喜欢吃我”对应于概率 P(w_4 w_2 w_3 w_1) 且 P(w_1 w_2 w_3 w_4)≠P(w_4 w_2 w_3 w_1)。P(w_1 w_2 w_3 w_4) 可用贝叶斯定理进行化简，如下式所示。 　　P(w_1 w_2 w_3 w_4 )=P(w_1 )×P(w_2│w_1 )×P(〖w_3 |w〗_1 w_2 )×P(w_4│w_1 w_2 w_3 ) 　　其中：P(w_1) 表示词 w_1 出现的概率；P(w_2 |w_1) 表示第一个词为 w_1 时，第二个词为 w_2 的概率；P(〖w_3 |w〗_1 w_2) 表示前两个词为 w_1 和 w_2 时，下一个词为 w_3 的概率……依此类推。 　　不失一般性地，对于由 n 个词构成的句子，语言模型可以写成如下形式。

　　上式在估计概率时有一个明显的缺陷，就是运算量过大。例如，中文有个常见词，那么在估计 P(〖w_3 |w〗_1 w_2) 时，w_1、w_2、w_3 各有种可能性，因此，需要估计 ^3 个概率（这几乎是一项不可能完成的工作）。而且，随着句子中词数的增加，P(w_i |w_1⋯w_(i-1) ) 所对应的概率数量将以指数级增长。 　　为了简化问题，假设一个词的概率仅由其前面的 n-1 个词决定，这种模型称为n-gram模型（n-1 个前面的词和待预测词本身）。假设一个词出现的概率仅受其前一个词的影响，此时模型称为2-gram模型，公式如下。 　　P(w_1 w_2 w_3 w_4 )=P(w_1)×P(w_2 |w_1)×P(w_3 |w_2)×P(w_4 |w_3) 　　不失一般性地，2-gram可以写成如下形式。 　　P(w_1 w_2⋯w_n )=∏_(i=1)^n▒P(w_i |w_(i-1) ) 　　特别地，P(w_1 |w_0 )=P(w_1 )。此时，待估计的概率有 ^2 个，且不受句子长度的影响，n-gram语言模型具备了可操作性。 　　那么，概率该如何计算呢？类似于朴素贝叶斯算法，通过数据统计，将频率值作为概率的估计值。例如，估计2-gram模型的相关参数，语料中有以下4句话。

　　w_1 一共出现了4次，w_2 紧接着 w_1 出现的次数为2次，因此 　　P(w_2│w_1 )=2/4 　　同理，可得 P(w_3│w_1 )=1/4。因为在语料中 w_6 从未紧接着 w_1 出现，所以 P(w_6│w_1 )=0。 　　将语言模型的概率写成公式，具体如下。 　　P(w_2│w_1 )=(count(〖w_2;w〗_1))/(∑_w▒〖count(w;w_1)〗) 　　其中，count(w;w_1) 表示 w_1 后面为 w 的次数，∑_w▒ 表示遍历所有的 w_1 后面的那个词。 　　P(w_6│w_1 )=0 真的准确吗？不一定，很可能因为数据量不够或数据选择有偏差而导致计算错误。由此可知，在直接使用频率作为概率进行估计时，如果有些小概率情况没有在语料中出现，其概率就会直接被计算为0。为了避免出现这个问题，可以使用平滑法，具体如下。 　　P(w_2│w_1 )=(δ+count(〖w_2;w〗_1))/(δV+∑_w▒〖count(w;w_1)〗) 　　其中，δ 是人为设置的超参数，V 为词表中的总词数。 　　用平滑法重新估计概率。因为在本例的语料库中一个有6个词，所以 V=6。将 δ 设为1，有

　　本节讲解了自然语言处理中语言模型的作用和计算方式。需要注意的是，在真实的自然语言中，n-gram算法有一定的局限性。例如，在“我喜欢吃苹果，它酸甜、营养、解渴”这句话中，决定“解渴”的词并不是它前面的“营养”“酸甜”“它”，而是“苹果”。这就是自然语言处理中的长距离依赖问题。 　　n-gram模型为了解决长距离依赖问题，只能增大 n 的值，但这会给概率估计造成困难。在n-gram语言模型中，通常取 n=2（n=3 就到达极限了）。 　　统计语言模型的一个缺点是，缺乏对语义信息的利用。在使用概率进行统计时，词之间是完全独立的。例如，P(西瓜|吃) 和 P(香瓜|吃) 的计算是完全独立的，概率估计无法利用“西瓜”和“香瓜”这两个词的相似性。不过，尽管在一些场景中使用n-gram算法时效果会打折扣，但它仍然是一个可以落地的方法，且实践证明，它的精度损失在可接受范围内。 　　本节介绍的语言模型是从统计学的角度实现的，虽然简单，但效果有限。接下来，我们将从机器学习的角度讨论如何构建语言模型。 　　1.2　one-hot编码和embedding技术 　　语言模型的核心是通过前词预测后词出现的概率，这在机器学习中是一个典型的多分类问题。假设词表中有 V 个词：输入词可以使用one-hot方式进行编码，即每个输入词对应于一个 V 维向量，输入词所对应的向量串联起来就可以作为输入特征；输出也是一个 V 维向量。 　　例如，使用3-gram模型预测 P(w_3 |w_1 w_2)，网络结构如图10-1所示。输入为 2V 维的向量（其中，一个 V 维表示词 w_1，另一个 V 维表示词 w_2），它们使用全连接的方式与输出相连。输出为 V 维向量，表示一共要预测 V 个词的概率。由于输入为 2V 维，输出为 V 维，输入和输出采用全连接方式，因此，一共需要训练 2V^2 个参数。与使用统计方法进行概率估计需要计算 V^3 个概率相比，参数数量下降到原来的 2/V。 　　参数数量下降的原因是：在使用统计方法时，P(w_3 |w_1 w_2) 和 P(w_3 |w_1 w_4) 的计算毫无关系；在使用神经网络预测概率时，共同的词 w_1 所使用的one-hot编码及其所连接的输出层参数是相同的，因此，可以认为 P(w_3 |w_1 w_2) 和 P(w_3 |w_1 w_4) 共享了一部分参数，而这将使参数的数量减少。但是，对于“西瓜”和“香瓜”这两个词，由于它们对应于不同的one-hot编码，所以模型无法体现它们的语义相似性。 　　现在，2V^2 的参数量依然很大，需要继续简化（可以从词的表示形式着手）。one-hot主要有以下缺陷。 　　向量过于稀疏，每个词仅有一位非0。当词的数量较多时，会造成存储空间的浪费。 　　向量没有语义，所有输入词之间的向量差异都是一样的。

图10-1 　　因此，可以使用一种稠密的方法来代替one-hot。例如，使用128维的稠密向量表示一个词，这个向量叫作embedding。此时，采用上述神经网络结构，用3-gram模型进行预测，全连接参数的数量为 2×128×V 个。一般来说，embedding需要通过训练得到，因此这里一共有 128×V 个参数。模型结构如图10-2所示。

图10-2 　　3-gram模型的语义表达能力有限，但如果使用更长的模型，那么模型参数的数量会相应增加。例如，使用n-gram模型，全连接参数的数量为 (n-1)×128×V 个，参数的数量会随 n 的增加成线性增加，当 n 的值较大时也会面临参数数量过多的问题，使模型在长序列的语境中能力受限。 　　为了消除词数增加带来的参数数量增加问题，可以将输入词所对应的向量按位相加，得到一个128维的向量（将其作为输入），输出为 V 维的向量，网络结构如图10-3所示。

图10-3 　　此时，无论输入词的数量有多少，它们所对应的向量都会相加，最终参与全连接的输入向量都为128维，全连接参数的数量为 128×V 个，与输入的词的个数无关。这样做的缺点是忽略了词的顺序，例如 w_1 w_2 和 w_2 w_1 所对应的向量的和是一样的。因此，该方法在局部是词袋模型。在大多数情况下，适当打乱词的顺序不会严重影响语义，例如“就算我按不序顺话说你能看也懂”。 　　在使用3-gram模型进行预测时，对于“我 喜欢 猫 温顺 可爱”，如果用“我”和“喜欢”这两个词对“猫”进行预测，就会漏掉一部分有用的信息（“猫”后面出现的“温顺”“可爱”等词对“猫”的预测有帮助）。因此，n-gram模型在预测时只能利用上文，无法利用下文，缺乏对信息的有效利用。现在，我们对n-gram模型进行改造，不仅使用上文中的词，也使下文中的词，对目标词进行预测，具体如下。

　　“猫”称为中心词。用于预测中心词的词，例如“我”“喜欢”“温顺”“可爱”，称为上下文。上下文考虑的范围称为窗口长度（Window Size），本例的窗口长度为2（中心词的前面有2个词，后面有2个词）。模型如图10-4所示。

图10-4 　　

　　模型的参数仍然使用梯度下降法进行训练，在训练时需要对模型进行改造（将在10.3节专门讲解）。每个词所对应的词向量（〖embedding〗_1~〖embedding〗_V）是通过训练得到的。 　　使用上述模型，除了能对中心词进行预测，还能通过模型训练得到每个词所对应的向量。上述模型称为Word2vec。在实际应用中，使用模型进行预测的情况不多，反而是训练出来的 〖embedding〗_1~〖embedding〗_V 大放异彩，用途广泛。 　　在Word2vec中，用周边词预测中心词的模式称为CBOW（Continuous Bag of Words）。除了CBOW模式，还可以用中心词分别预测上下文中的词，该模式称为Skip-gram。 　　在Skip-gram模式中，一个句子将变成多个训练样本，每个训练样本用于预测一个周边词（模型的输入为一个词）。例如，当“我 喜欢 猫 温顺 可爱”的窗口长度为2（考虑前一个词和后一个词）时，对应的训练样本为以下4个，模型如图10-5所示。 　　猫→我 　　猫→喜欢 　　猫→温顺 　　猫→可爱

图10-5 　　Skip-gram模式和CBOW模式有什么区别呢？仍然以“我 喜欢 猫 温顺 可爱”为例进行分析。 　　在CBOW模式中，“我”“喜欢”“温顺”“可爱”都用来预测“猫”。如果使用误差反向更新这4个词的embedding，那么这4个词被误差调整的力度是相同的。就像一位老师（预测“猫”）同时给4个学生（4个输入词）讲课，每个学生接收的信息是相同的。 　　在Skip-gram模式中，使用“猫”分别预测目标词“我”“喜欢”“温顺”“可爱”，从而对输入词“猫”的embedding进行调整。可见，Skip-gram是一个细粒度的学习方法（就像请4位老师分别对4门功课进行定制教学）。不过，与CBOW相比，Skip-gram的训练次数较多，花费的时间较长。 　　那么，Word2vec是监督模型还是非监督模型呢？Word2vec模型作为一个分类模型，是一个典型的监督模型。但是，Word2vec不需要标注语料，只要拿到正常的语料数据（例如新闻、短句等）就可以生成训练样本，训练样本在某种程度上是海量的且无须人工标注。正因为这个特点，Word2vec具备监督学习和无监督学习的优点，在企业中得到了广泛的应用。 　　1.3　哈夫曼树和负采样 　　1.3.1　哈夫曼树 　　训练Word2vec模型是一个典型的多分类任务，类别数为词的总数 V。在中文中，常用的词有约20万个，因此，W 将是一个异常庞大的矩阵。例如，词的embedding为16维，词表中词的总数为10万个，那么 W 共有16万个参数，在进行前向运算和反向更新参数时运算量极大（每次迭代都要对16万个参数进行更新）。如此大的运算量在实际训练中几乎是不可能完成的。 　　为了降低运算量，可将多分类任务通过哈夫曼（Huffman）树转换成一系列二分类任务。哈夫曼树是一棵二叉树，每个词在树上的位置由它的词频决定，高频词在浅层，低频词在深层。根据词频构建哈夫曼树是一个非常成熟的算法，感兴趣的读者可以查阅相关资料。哈夫曼树和Word2vec模型结合的一个示例，如图10-6所示。

图10-6 　　可以看出，哈夫曼树取代了拥有海量参数的全连接矩阵 W。在哈夫曼树中，每个非叶子节点对应于一个逻辑回归（二分类），s 对应于向上侧子树（右子树）走的概率，1-s 对应于向下侧子树（左子树）走的概率。 　　在使用哈夫曼树进行指定词的概率预测时，从根节点出发，在每个节点计算向左走或向右走的概率。将这些通过计算得到的概率相乘，就能得到最终的预测概率。

　　因为高频词位于树的浅层，所以预测时需要游走的非叶子节点较少，对应的运算量较小，同时，因为概率项的乘积较小，所以最终的预测概率较大；低频词位于树的深层，对应的计算量较大，最终的预测概率较小。 　　在训练阶段，当目标词为“我”时，将 Loss=-lnP(我|context) 作为损失函数，最大化 P(我|context) 等价于最小化 Loss，即

　　可以看出，在训练时只会更新对应的参数 w_1 和 w_2，与训练全连接矩阵 W 相比，运算量减少了。除了需要训练 w_1 和 w_2，还需要训练 context 所对应的词向量，公式如下。 　　∂Loss/∂h=(1/(1+exp⁡(-w_1 h) )-1) w_1^T+1/(1+exp⁡(-w_2 h) ) w_2^T 　　在使用CBOW模式时，输入是多个词；在使用Skip-gram模式时，输入是一个词。将输入的词记为集合 context。在使用CBOW模式时，context 的大小为 2×窗口长度；在使用Skip-gram模式时，context 的大小为1。易得

　　1.3.2　负采样 　　在Word2vec中，除了使用哈夫曼树，还可以使用流行的负采样方法来训练模型。 　　在讲解负采样前，我们回顾一下Softmax函数的训练过程。例如，在Word2vec中，使用由输入向量 embedding 相加得到的向量 h 来预测目标。传统预测方法的公式如下（忽略偏置）。 　　h=∑_(i∈context)▒〖embedding〗_i 　　d=Wh=[■(w_1 h@⋮@w_V h)]=[█(■(d_1@d_2@⋮)@d_V )] 　　y^’=Softmax(d)=1/(∑_(i=1)^V▒e^(w_i h) ) [■(e^(w_1 h)@⋮@e^(w_V h) )] 　　其中 　　W=[■(w_11&⋯&w_1f@⋮&⋱&⋮@w_V1&⋯&w_Vf )]=[■(w_1@⋮@w_V )] 　　W 的第 i 行所对应的行向量 w_i 用于预测词 i 出现的“比重”，即词 i 出现的未归一化概率 　　为 e^(w_i h)。∑_(i=1)^V▒e^(w_i h) 为归一化因子。 　　当预测的目标为 w_3 时，使用KL距离作为损失函数，公式如下。 　　Loss=-log e^(d_3 )/(∑_(i=1)^V▒e^(d_i ) ) 　　与常见的多分类任务相比，在这里，因为 V 的值常高达几十万，∑_(i=1)^V▒e^(d_i ) 涉及的运算量 　　巨大，在实际应用中几乎不具备可操作性，所以，我们不一定要将所有的 e^(d_i ) 计算出来，只需要随机选择其中的一部分进行训练，就能在类别较多时达到降低运算量的目的。这种技术称为负采样，即随机选择部分类别作为负样本。 　　在进行负采样时，不需要完整地计算 d=Wh，只需要挑选个别的词进行计算。例如，上下文为“context”（输入），待预测词（目标词）为 word_3。随机挑选 word_9 和 word_12 作为负样本（不应该被预测出来的词）。对于 word_3，把预测简化成一个二分类任务（类似于逻辑回归），模型预测概率为 　　P(word_3 |context)=1/〖1+e〗^(-d_3 ) 　　同理 　　P(word_9│context)=1/〖1+e〗^(-d_9 ) 　　P(word_12│context)=1/〖1+e〗^(-d_12 ) 　　〖〖 d〗_i=w〗_i h 　　因此，似然函数为 　　likehood=P(word_3 |context)(1-P(word_9│context))(1-P(word_12│context)) 　　损失函数为 　　Loss=-ln(likehood)=-ln 1/(1+e^(-d_3 ) )-ln⁡(1-1/(1+e^(〖-d〗_9 ) ))-ln⁡(1-1/(1+e^(〖-d〗_12 ) )) 　　〖d_i=w〗_i h 　　损失函数确定后，就可以计算梯度 ∂Loss/(∂w_3 )、∂Loss/(∂w_9 )、∂Loss/(∂w_12 ) 和 ∂Loss/(∂〖embedding〗_i )（求解方法与哈夫 　　曼树相同，这里不再赘述）了。最后，使用梯度下降法训练相关参数。 　　在上例中，因为使用了负采样技术，所以在前向预测阶段无须预测所有类别（V 类）所对应的概率，而是做了3个二分类预测，降低了运算量。另外，在计算梯度时，只对 w_3、w_9、w_12 进行更新（取代了对 W 进行更新），提高了训练速度。 　　以上介绍了两个词的负采样。在实际应用中，负采样的个数作为超参数，可自行设置。在进行负采样时，每个词被采样的概率的经验公式为 　　P(w_i )=〖count(w_i)〗^(3/4)/(∑_(j=1)^V▒〖count(w_i)〗^(3/4) ) 　　count(w_i) 为词 w_i 在语料库中出现的次数（由此可知，负采样倾向于高频词）。3/4 次方为经验参数，其目的是提高低频词被选中的概率，背后的思想是：如果高频词没有出现，那么它作为负样本的概率更高。 　　哈夫曼树和负采样都可以在某种程度上对分类预测进行简化。可能会有读者担心它们对分类结果的准确性造成影响，其实大可不必。正如前面所分析的，训练Word2vec模型的最终目的是使用每个词所对应的embedding（Word2vec在大多数情况下不会用于词的预测）。 　　1.4　Word2vec的应用 　　在Word2vec中，每个词所对应的embedding都包含语义信息，因此，可使用embedding来衡量不同词的语义相似度。例如，使用CBOW模式，在训练阶段有如下3条训练数据。 　　“我”“喜欢”“温顺”“可爱”→“猫” 　　“我”“爱”“温顺”“可爱”→“猫” 　　“我”“喜欢”“温顺”“漂亮”→“猫” 　　虽然上下文中的词各不相同，但其目的都是预测出“猫”。在前两条训练数据中，只有第二个词不同，预测目标是相同的，因此，在训练完成后，“喜欢”和“爱”所对应的词向 　　量 〖embedding〗_喜欢 和 〖embedding〗_爱 就会很接近，即 　　<〖embedding〗_喜欢,〖embedding〗_爱>→1 　　同理，“可爱”和“漂亮”所对应的词向量也会很接近。因此，在计算词之间的相似度时，Word2vec是一个被广泛使用的工具。 　　除了在自然语言处理领域，Word2vec在其他领域也大受欢迎，大部分序列数据场景都有它的用武之地。例如，在推荐系统中，可以使用Word2vec得到用户视频的序列。 　　ID1,ID3,ID5,ID10⋯ 　　⋯ 　　ID2,ID8,ID7,ID6⋯ 　　其中，ID为视频的唯一标识。可以把ID当作词，把序列当作句子，使用Word2vec对序列进行训练。 　　训练完成后，每个ID都对应于一个embedding。可以用embedding计算不同视频的相似度，也可以将其作为视频的特征输入后续模型。 　　不过，需要注意的是：在使用Word2vec时，即使是同一批语料，分别进行两次训练，得到的embedding也不在同一个语义空间中，因此没有可比性；只有在同一次训练中得到的embedding才有可比性。可见，Word2vec不适合用在增量更新中。如果新增的语料中有新的词，就只能对全部语料重新进行训练。 　　如果同一批样本数据中出现了明显的隔离现象，那么即使在同一次训练中，也会出现语义空间不同的情况。例如，训练样本由“1-中文新闻,2-英文新闻”两种语料组成，用Word2vec对语料进行训练，得到的中英文embedding不在同一语义空间中，也就是说，不能 　　用 〖embedding〗_苹果 和 〖embedding〗_apple 来计算中英文的相似度。其原因在于，虽然可以在同 　　一次训练中训练两种语料，但由于这两种语料之间没有交集，所以等价于对两种语料分别进行训练。 　　1.5　fastText模型的原理及应用 　　Word2vec自诞生以来就广受欢迎，并衍生出不少改进版本，其中最成功的当属fastText。 　　fastText的目的是对文本进行分类，其整体模型结构沿用了Word2vec，只不过最后一层由预测中心词变为预测类别。例如，预测“水煮鱼和红烧肉真好吃”所属的评价分类为“正面”、“中性”还是“负面”。由于fastText是典型的监督学习模型，所以需要使用标注数据。当预测类别较少时，计算性能不再是瓶颈，且我们需要的是准确的预测结果，所以，直接使用Softmax作为激活函数进行预测，模型结构如图10-7所示。

图10-7 　　前面提到过，Word2vec是一个词袋模型，它会忽略词出现的顺序。为了解决这个问题，fastText进行了一些改良，对输入增加了n-gram信息。例如，当 n=2 时，输入变为 　　“水煮鱼” 　　“和” 　　“红烧肉” 　　“真” 　　“好吃” 　　“水煮鱼 和” 　　“和 红烧肉” 　　“红烧肉 真” 　　“真 好吃” 　　增加n-gram信息，在一定程度上增加了词序信息，使模型不再是词袋模型，并对词的出现顺序有了一定的敏感性。但是，使用n-gram的缺点是使词数暴增。例如，词表中原本有10万个词，使用2-gram后，理论上词表中的词为 10×10 万个。 　　为了解决这个问题，fastText使用散列（Hash）算法对2-gram特征进行压缩，如图10-8所示。

图10-8 　　在图10-8中：正常的词所对应的embedding有 v_1 个；n-gram所对应的embedding有 v_2 个；每个n-gram通过散列算法映射至 v_2 中的一行，然后将其作为embedding。可见，不同的n-gram可能恰巧对应于同一个embedding，而这将导致特征冲突。不过，实践证明，特征冲突带来的负面影响不大。特征的散列算法是一个非常成熟的特征压缩方法，在其他特征维度很高的场景中也有广泛的应用。 　　在Word2vec中，语料库中的每个词都是一个基本信息单（无法再切分），且每个词都对应于一个向量。这种方式忽略了词内部的形态特征。例如，“book”“books”及“阿里巴巴”“阿里”这两个词组中有较多的公共字符（它们的内部形态类似，语义极为接近）。然而，在Word2vec中，词是最小的语义单，词的内部形态信息被忽略了。 　　为了解决这个问题，fastText使用子词模型来表示词。子词模型是一种字符级的n-gram模型。以词“阿里巴巴”为例，可以先将其转换为“<阿里巴巴>”，“<”表示词的起始位置，“>”表示词的结束位置。取 n=2 和 n=3，即提取字符级的2-gram和3-gram作为该词的子词，该词本身则作为一个特殊子词。在这里，“<”和“>”也算作字符，因为起始字符和结束字符本身也是一种语义。词“阿里巴巴”可以分解为如下子词。 　　2-gram：<阿,阿里,里巴,巴巴,巴>。 　　3-gram：<阿里,阿里巴,里巴巴,巴巴>。 　　特殊子词：<阿里巴巴>。 　　在训练模型时，子词也作为输入一并输入模型，每个子词都有对应的embedding。 　　子词模型可以从构词形态上学习到词的语义。例如，词“女朋友”“女友”的2-gram子词都包含“<女”和“友>”这两个子词。在分类任务中，如果这两个词分别作为输入，则有可能其部分输入是相同的。 　　另外，子词模型可以解决未登录词的问题。例如，“阿里文娱”这个词从未出现在训练语料中，但训练语料中包含“阿里巴巴”“腾讯文娱”“文娱”之类的词。那么，通过子词模型的学习，可以得到“阿里文娱”的各个子词的子词向量，把它们相加，就可以得到未登录词“阿里文娱”所对应的词向量了。 　　在fastText中，子词使用的n-gram的长度对应于 min n 和 max n 两个超参数，它们分别约束了最短子词和最长子词。不过，如果模型的输入是ID之类的特征，那么其子词将没有任何语义特征，此时应通过超参数来取消子词，即 min n=max n=0。 　　（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版） 　　对机器学习感兴趣的读者可以去主页我；本人著有《速通深度学习》以及《速通机器学习数学基础》二书，想要完整版电子档可以后台私信我；实体版已出版在JD上有售，有兴趣的同学可以自行搜索了解 　　想一起学习机器学习的话也可以后台私信，本人所做机器学习0基础教程已有60余章还未公开；想了解的话也是后台私信或者评论区留言。 　　1.概念 　　自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）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。 　　自然语言处理的主要研究方向包括：语言学研究：主要研究语言的发音、词汇、语法和语用等方面的规律和特点，以及语言与文化、社会、心理等因素之间的关系。 自然语言理解：主要研究如何让计算机能够理解人类语言的含义和意图，包括文本分类、情感分析、信息抽取、句法分析、语义分析等。 自然语言生成：主要研究如何让计算机能够生成自然语言文本，包括文本生成、机器翻译、语音合成等。 自然语言处理技术：主要研究自然语言处理中的各种技术和方法，包括文本预处理、词性标注、分词、词义消歧、句法分析、语义分析等。 自然语言处理应用：主要研究自然语言处理在各个领域的应用，包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等。



　　2.两大核心任务 　　



　　3.难点 　　





　　4.不同方法的自然语言处理技术 　　





　　自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中深度学习下面的一个重要的分支，该方向有很多值得研究的点和方向，如意图识别、文本匹配、情感识别、舆情分析、阅读理解、机器翻译、文本生成等方向，每个方向都值得研究，想快速入门自然语言处理方向可以从以下几个方面着手。 　　（1）先找一本机器学习的书籍，了解一下自然语言处理领域的基本概念，如分类问题、回归问题、梯度计算、学习率等等。 　　（2）进行自然语言处理、机器学习的相关实验，常用的是python语言，尝试学习一下python编程的相关知识。了解python的变量、类、语句等概念，学会如何使用。 　　（3）目前网上也有很多优秀的机器学习入门的公开视频、网课如吴恩达教授的机器学习入门课讲解的就和通俗易懂，可以跟着学习一下。 　　（4）学习和了解一下机器学习处理的常用的库如numpy、scikit-learn、pandas等等。 　　（5）在熟悉了机器学习、数据处理、python等基础知识后，就可以选择一个具体的任务进行实践。比如数据分类的任务。跟着例子自己动手实践一遍，一边实践一边学习是上手最快的方式。在进行实验的过程中，就逐渐学会数据处理，模型搭建、模型评估等方法。 　　ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 　　自然语言处理实战：构建你的聊天机器人 　　自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它主要的是如何让计算机理解和处理人类语言。在这篇文章中，我将带领你通过一个实战项目，了解并实践如何使用NLP技术构建一个简单的聊天机器人。从理论的基础到实际的代码实现，我们将一步步深入这个令人兴奋的领域。

　　聊天机器人的基础理论 　　聊天机器人，也称为对话系统，它们能够模仿人类的对话行为，与用户进行交互。为了构建一个聊天机器人，我们需要理解以下几个NLP的核心概念：• 自然语言理解（NLU）：这是让机器理解人类语言的意图和情感的过程。• 自然语言生成（NLG）：这是机器生成响应用户输入的自然语言的过程。• 对话管理（DM）：这是控制对话流程的组件，确定聊天机器人接下来该说什么。 　　1. 自然语言理解（NLU） 　　在NLU中，最重要的任务之一是意图识别（Intent Recognition）。意图识别是指确定用户输入的目的是什么，比如问候、查询天气、订餐等。另一个任务是实体识别（Entity Recognition），它涉及从用户输入中提取有用的信息，如时间、地点、人名等。 　　2. 自然语言生成（NLG） 　　NLG涉及将计算机数据转换为自然语言。在聊天机器人中，这意味着根据用户的意图和上下文生成合适的sigusoft。 　　3. 对话管理（DM） 　　对话管理是聊天机器人的大脑，它决定了基于当前的对话状态应该采取什么行动。这涉及到维护对话历史和状态，以及应用对话策略来生成响应。 　　实战项目：构建一个简单的聊天机器人 　　现在，让我们通过一个实战项目来具体实现一个聊天机器人。我们将使用Python语言，因为它有丰富的NLP库，如NLTK、spaCy和Transformers。 　　步骤1：环境准备 　　首先，确保你的计算机上安装了Python。接着，安装以下库： 　　这些库将帮助我们处理自然语言。 　　步骤2：意图识别 　　我们将使用一些预先定义的意图，并创建一个简单的分类器来识别用户的输入属于哪个意图。 　　在这个例子中，我们使用了NLTK提供的一个简单的性别分类器。类似地，你可以训练一个分类器来识别不同的意图。 　　步骤3：实体识别 　　实体识别可以使用spaCy库来实现，它提供了一个强大的模型来识别和提取文本中的实体。 　　这段代码会输出文本中的实体及其类型，如地点、组织名等。 　　步骤4：对话管理 　　对话管理通常需要一个更复杂的系统来维护对话的状态。在这里，我们将使用一个简单的规则基础来演示： 　　在实际应用中，对话管理会更加复杂，可能会使用到机器学习模型来预测下一步的最佳动作。 　　结论 　　构建聊天机器人是一个涉及多个NLP概念的复杂任务。通过理解NLU、NLG和DM，我们可以开始构建自己的聊天机器人。实践中，你将需要不断优化意图识别、实体识别和对话管理策略，以提高聊天机器人的性能。 　　在这个过程中，我们也可能会遇到一些挑战，比如如何处理模棱两可的输入，或者如何让机器人在对话中保持一致性。这些问题都需要我们在实际的开发过程中不断地探索和解决。 　　记住，这只是一个起点。随着技术的发展，聊天机器人将变得越来越智能，能够处理越来越复杂的任务。现在，你已经拥有了开始这一旅程的基础知识和工具。 　　如果喜欢我的内容，不妨点赞，我们下次再见！ 　　完全自学进入自然语言处理这个行业，从业8年，最快的入门方式还是实践。 　　1.先了解自然语言处理的基本模块如分词，命名实体识别，词性识别，句子分析，篇章分析等。然后通过常用的工具将这些功能都实现一遍（jieba，hanlp等）。 　　2.利用小模型实现一些nlp的基本任务如文本分类，序列标注，文本摘要等。通过完成这些任务学习word2vec，fasttext，crf，CNN，rnn，bert等模型。 　　3.利用大模型再把上面的任务再实现一遍。了解大模型的玩法，通过实践理解大模型的三步曲，预训练，微调和人工强化学习。 　　4.大模型进一步应用，写好提示词，rag做文档问答，agent智能体实现。学会langchain，lammaindex等应用组件。 　　5.跟进前沿论文，继续在智能问题，搜索，推荐，广告场景将能力应用在具体实践之中，解决具体问题。 　　祝早日入门自然语言处理～