【知识点总结】
1. 正则表达式
2. 分词
- 难点
- 方法
- 常见分词工具
- jieba的使用例子
3. 词性标注
- 方法
- 常见工具
- 应用工具进行中英文的词性标注：jieba中文例子、NLTK英文例子
4.词干提取和词性还原
- 异同点
-
NLTK工具包进行词干提取：NLTK工具包中的三种词干提取器对比
- NLTK.stem进行词形还原
- 对于文本，实施词性还原的三步骤：分词、词性标注、词形还原
5. 命名实体识别
- 方法
- 常见工具
- NLTK工具包进行命名实体识别例子
6. 文本的数据增强
- 替换
- 回译
- 顺序变化
（中文数据增强工具 nlpcda）
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1. 正则表达式
1） re模块
- re.match(正则表达式, str)：从首字符开始匹配，返回一个匹配对象，否则None
- re.search()：从任意位置匹配，找到首个即返回，否则None
- re.findall():任意位置，找到所有匹配结果，返回列表。没有.group，返回正则里的括号部分（特征标群）
- re.sub(正则，替换内容，str)：要删除即替换成''
2. 分词
1）难点
- 分词就是分解成以词为基本单位的数据结构
- 字的粒度太小，无法表达明确含义；句子粒度太大，信息量多难以复用
- 有些情况下分字更好，比如古文；粒度扩张如固定短语、专业术语
- 英文天然有空格做分隔符，但中文没有；且中文一词多义，容易有歧义，因此
中文分词无统一标准：如/*/，中华/人民/*
歧义词难分：羽毛球拍卖完了，羽毛球拍/卖/完了，羽毛球/拍卖/完了
未登录词难以识别：新词e.g. 奥利给
2）方法
- 基于词典的
介绍：首先将待分词的中⽂⽂本根据⼀定规则切分和调整，然后和词典中的词语进⾏匹配，匹配成功则按照词典的词分词，匹配失败通过调整或者重新选择，如此反复循环即可。
优点：速度快、成本低。
缺点：适应性不强，不同领域效果差异⼤。
代表方法：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向匹配
- 基于统计的
优点：适应性较强。
缺点：成本较⾼，速度较慢。
- 基于深度学习的
优点：准确率⾼、适应性强。
缺点：成本⾼，速度慢。
- 结合使用：常见的分词器都是机器学习算法和词典相结合的
【分词问题转换为序列标注问题：B、M、E来表示词的头、中、尾，则王先生就职于武汉大学=BMEBESBMME，BME/BE/S/BMME = 王先生/就职/于/武汉大学】
3）常见中文分词工具
- Hanlp
- Stanford
- ansj分词器
- 哈工大LTP
- KCWS分词器
- jieba
- 清华大学THULAC
- ICTCLAS
4）jieba的使用
- 模式：
全模式：把所有可能的分词结果展示出来
精确模式：只取一种最有可能的切分方式
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次划分
- 在jieba中添加词典
新建一个词典文件，内容规则：
一个新词占一行
每一行三部分：词语、词频（可略）、词性（可略），空格隔开，顺序不能变
文件优先用utf-8编码
用jieba.load_userdict（词典文件路径）来加载新词典，再进行分词操作
- 修改词典
添加新词：jieba.add_word(词，freq=None，tag=None)
删除词：jieba.del_word(词)
3. 词性标注
1）难点
- 一般而言，文本里的动词比较重要，助词可能不太重要
- 中文中常用词兼类现象严重（一词可具备多种词性）：如领导，会造成歧义
2）方法
- 基于规则的：按兼类词搭配关系和上下文语境来建造消歧规则
- 基于统计的
- 基于统计与规则相结合的：对统计标注结果中那些被认为可疑的，才用规则方法消除歧义
- 基于深度学习的：可当作序列标注任务来做，⽬前深度学习解决序列标注任务常⽤⽅法包括 LSTM+CRF、BiLSTM+CRF 等。
3）常见的具备词性标注功能的工具
- jieba
- SnowNLP
- THULAC
- StanfordCoreNLP
- HanNLP
- NLTK
- SpaCy：不支持中文
4）应用工具，实现中英文词性标注
- 以jieba为例，实现中文词性标注
- 以NLTK为例，实现英文词性标注
4. 词干提取与词形还原
只针对具有形态变化的语言。中文是固定形态的语言，不需要这两种预处理操作
1）异同点
- 词干提取Stemming：去掉前后缀得到词根，一般用于扩展检索
常见前后缀：第三人称-s、进行时-ing、过去分词-ed
- 词形还原Lemmatisation：基于词典将单词的复杂形态转变为基础形态
将词汇统一为一般形式再进行后续分析处理
基于词典：不是简单地去掉前后缀，而是根据词典将单词转换
are、is、been、was、were都变成been
- 相同点：
- 不同点：
2）NLTK工具包进行词干提取
- NLTK工具包中的三种词干提取器对比
3）NLTK.stem进行词形还原
- 用NLTK.stem时，指定单词词性很重要。词形还原是根据单词再文本中的词性而变化的
4）对于文本，实施词性还原的三步骤
- 分词、词性标注、词形还原
5. 命名实体识别 Named Entity Recognition （NER）
识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地点名、组织机构名、时间等
1）方法：
2）工具：
- 大部分工具只能识别一些基本的常见的，特殊领域的实体如药物名就难以识别了，因为工具背后的训练集不存在这些实体
- 此时需要标注好的领域数据，可应用Crfsuite训练个性化的识别器
- 也可搭建一些深度学习模型进行序列标注训练
3）NLTK工具包进行命名实体识别例子：
6. 文本的数据增强
收集的真实数据往往存在数据类别不平衡的问题。比如，垃圾邮件比正常邮件少些，有错字的文本比正常的文本少些。
对于样本少的类别，模型可能就学习不到其特性。而有时我们想识别那些样本少的类别，如错别字预测
针对文本数据，在未被转化成数值表征形式时，可以在字符层面进行数据增广
nlpcda 是一个中文数据增强工具
1）同义词替换
- 根据同义词典/词向量相相似度，替换相同用法的词汇，从而获取不同的文本表达方式
- nlpcda实现随机实体替换：Randomword（creat_num=3返回增强文本的个数, change_rate=0.3 随即替换的概率）
- 实现随机同义词变换：SimilarWord（同Randomword）
2）文本回译
- 将文本翻译成某一语言，再翻译回来，一般生成意思相近但表达不同的文本
- 注意：特殊文风、特殊领域或长度较长的文本翻译效果不佳，回译会造成更多的误差传递，慎用
- 减少回译误差：尽量选择与源语言渊源相近的语言（如中文可选日语），或被广泛应用于翻译研究的语言（如研究广泛的英文）
- nlpcda实现百度中英翻译互转实现的增强：
baidu_translate（content=原文本，appid=百度翻译api的appid，secretKey=百度翻译api的secretKey，t_from=原文本的语言，t_to=翻译文本的语言）
申请 appid、secretKey 链接: http://api.fanyi.baidu.com/api/trans
3）词汇顺序变化
针对某些特殊提交的文本（如条例类的文本），在语块层面重新进行语序的排列不影响整体语义的表达