【自然语言处理】文本预处理

文章目录

• • 文本预处理
  • • 1.认识文本预处理
    • 2.文本处理的基本方法
    • • 2.1 分词
      • 2.2 命名实体识别
      • 2.3 词性标注
    • 3.文本张量表示方法
    • • 3.1 one-hot
      • 3.2 word2vec
      • 3.3 word embedding
    • 4. 文本数据分析
    • 5.文本特征处理
    • 6.文本数据增强

文本预处理

1.认识文本预处理

文本预处理及其作用

文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作, 才能符合模型输入的要求, 如: 将文本转化成模型需要的张量, 规范张量的尺寸等, 而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择, 提升模型的评估指标.

文本预处理中包含的主要环节

• 文本处理的基本方法
  • 分词
  • 词性标注
  • 命名实体识别
• 文本张量表示方
  • one-hot编码
  • Word2vec
  • Word Embedding
• 文本语料的数据分析
  • 标签数量分布
  • 句子长度分布
  • 词频统计与关键词词云
• 文本特征处理
  • 添加n-gram特征
  • 文本长度规范
• 数据增强方法
  • 回译数据增强法

2.文本处理的基本方法

2.1 分词

什么是分词:

分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符, 分词过程就是找到这样分界符的过程.

分词的作用:

词作为语言语义理解的最小单元, 是人类理解文本语言的基础. 因此也是AI解决NLP领域高阶任务, 如自动问答, 机器翻译, 文本生成的重要基础环节.

2.2 命名实体识别

什么是命名实体识别

命名实体: 通常我们将人名, 地名, 机构名等专有名词统称命名实体. 如: 周杰伦, 黑山县, 孔子学院, 24辊方钢矫直机.

顾名思义, 命名实体识别(Named Entity Recognition，简称NER)就是识别出一段文本中可能存在的命名实体.

命名实体识别的作用:

同词汇一样, 命名实体也是人类理解文本的基础单元, 因此也是AI解决NLP领域高阶任务的重要基础环节.

2.3 词性标注

什么是词性标注

词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等.

顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性.

词性标注的作用:

词性标注以分词为基础, 是对文本语言的另一个角度的理解, 因此也常常成为AI解决NLP领域高阶任务的重要基础环节

3.文本张量表示方法

文本张量表示:

将一段文本使用张量进行表示，其中一般将词汇为表示成向量，称作词向量，再由各个词向量按顺序组成矩阵形成文本表示.

文本张量表示的作用:

将文本表示成张量（矩阵）形式，能够使语言文本可以作为计算机处理程序的输入，进行接下来一系列的解析工作

3.1 one-hot

one-hot词向量表示:

又称独热编码，将每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其他元素都是0，不同词汇元素为0的位置不同，其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数.

one-hot编码的优劣势：

优势：操作简单，容易理解.

劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.

3.2 word2vec

什么是word2vec:

是一种流行的将词汇表示成向量的无监督训练方法, 该过程将构建神经网络模型, 将网络参数作为词汇的向量表示, 它包含CBOW和skipgram两种训练模式.

CBOW(Continuous bag of words)模式:

给定一段用于训练的文本语料, 再选定某段长度(窗口)作为研究对象, 使用上下文词汇预测目标词汇.

图中窗口大小为9, 使用前后4个词汇对目标词汇进行预测.

CBOW模式下的word2vec过程说明:

• 假设我们给定的训练语料只有一句话: Hope can set you free (愿你自由成长)，窗口大小为3，因此模型的第一个训练样本来自Hope you set，因为是CBOW模式，所以将使用Hope和set作为输入，you作为输出，在模型训练时， Hope，set，you等词汇都使用它们的one-hot编码. 如图所示: 每个one-hot编码的单词与各自的变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘之后再相加, 得到上下文表示矩阵(3x1).

• 接着, 将上下文表示矩阵与变换矩阵(参数矩阵5x3, 所有的变换矩阵共享参数)相乘, 得到5x1的结果矩阵, 它将与我们真正的目标矩阵即you的one-hot编码矩阵(5x1)进行损失的计算, 然后更新网络参数完成一次模型迭代.

• 最后窗口按序向后移动，重新更新参数，直到所有语料被遍历完成，得到最终的变换矩阵(3x5)，这个变换矩阵与每个词汇的one-hot编码(5x1)相乘，得到的3x1的矩阵就是该词汇的word2vec张量表示.

skipgram模式:

给定一段用于训练的文本语料, 再选定某段长度(窗口)作为研究对象, 使用目标词汇预测上下文词汇.

skipgram模式下的word2vec过程说明:

• 假设我们给定的训练语料只有一句话: Hope can set you free (愿你自由成长)，窗口大小为3，因此模型的第一个训练样本来自Hope you set，因为是skipgram模式，所以将使用you作为输入 ，hope和set作为输出，在模型训练时， Hope，set，you等词汇都使用它们的one-hot编码. 如图所示: 将you的one-hot编码与变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘, 得到目标词汇表示矩阵(3x1).
• 接着, 将目标词汇表示矩阵与多个变换矩阵(参数矩阵5x3)相乘, 得到多个5x1的结果矩阵, 它将与我们hope和set对应的one-hot编码矩阵(5x1)进行损失的计算, 然后更新网络参数完成一次模 型迭代.

• 最后窗口按序向后移动，重新更新参数，直到所有语料被遍历完成，得到最终的变换矩阵即参数矩阵(3x5)，这个变换矩阵与每个词汇的one-hot编码(5x1)相乘，得到的3x1的矩阵就是该词汇的word2vec张量表示.

3.3 word embedding

什么是word embedding(词嵌入):

• 通过一定的方式将词汇映射到指定维度(一般是更高维度)的空间.
• 广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec, 即可认为是word embedding的一种.
• 狭义的word embedding是指在神经网络中加入的embedding层, 对整个网络进行训练的同时产生的embedding矩阵(embedding层的参数), 这个embedding矩阵就是训练过程中所有输入词汇的向量表示组成的矩阵.

4. 文本数据分析

文本数据分析的作用:

文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题, 并指导之后模型训练过程中一些超参数的选择.

常用的几种文本数据分析方法:

• 标签数量分布
• 句子长度分布
• 词频统计与关键词词云

5.文本特征处理

文本特征处理的作用:

文本特征处理包括为语料添加具有普适性的文本特征, 如:n-gram特征, 以及对加入特征之后的文本语料进行必要的处理, 如: 长度规范. 这些特征处理工作能够有效的将重要的文本特征加入模型训练中, 增强模型评估指标.

常见的文本特征处理方法:

• 添加n-gram特征
• 文本长度规范

什么是n-gram特征:

给定一段文本序列, 其中n个词或字的相邻共现特征即n-gram特征, 常用的n-gram特征是bi-gram和tri-gram特征, 分别对应n为2和3.

文本长度规范及其作用:

一般模型的输入需要等尺寸大小的矩阵, 因此在进入模型前需要对每条文本数值映射后的长度进行规范, 此时将根据句子长度分布分析出覆盖绝大多数文本的合理长度, 对超长文本进行截断, 对不足文本进行补齐(一般使用数字0), 这个过程就是文本长度规范.

6.文本数据增强

常见的文本数据增强方法:

回译数据增强法

什么是回译数据增强法:

回译数据增强目前是文本数据增强方面效果较好的增强方法, 一般基于google翻译接口, 将文本数据翻译成另外一种语言(一般选择小语种),之后再翻译回原语言, 即可认为得到与与原语料同标签的新语料, 新语料加入到原数据集中即可认为是对原数据集数据增强.

回译数据增强优势:

操作简便, 获得新语料质量高.

回译数据增强存在的问题:

在短文本回译过程中, 新语料与原语料可能存在很高的重复率, 并不能有效增大样本的特征空间.

高重复率解决办法:

进行连续的多语言翻译, 如: 中文–>韩文–>日语–>英文–>中文, 根据经验, 最多只采用3次连续翻译, 更多的翻译次数将产生效率低下, 语义失真等问题.