文章目录
- 1、简介及其作用
- 2、文本处理的基本方法
- 3、文本张量表示方法
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- [3.1、One-Hot 编码](#3.1、One-Hot 编码)
- 3.2、Word2Vec
- [3.3、词嵌入（Word Embedding）](#3.3、词嵌入（Word Embedding）)
- 4、文本语料的数据分析
- 5、文本特征处理
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- [5.1、添加 n-gram 特征](#5.1、添加 n-gram 特征)
- 5.2、文本长度规范
- 6、数据增强方法
- 7、文本预处理的具体实例
- 8、小结
🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。
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1、简介及其作用
在自然语言处理（NLP）任务中，文本预处理是至关重要的一步。
未经处理的原始文本通常杂乱无章，无法直接用于机器学习模型。
通过一系列预处理步骤，文本被转化为规范化的数据格式，从而满足模型输入的要求。
此外，科学的文本预处理还能够有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指标，进而增强整体性能。
本文主要内容：
1. 文本处理的基本方法
2. 文本张量表示方法
3. 文本语料的数据分析
4. 文本特征处理
5. 数据增强方法
在实际生产应用中，我们最常使用的两种语言是中文和英文，因此文本预处理部分的内容都将针对这两种语言进行讲解。
2、文本处理的基本方法
2.1、分词
定义 ：将连续的文本序列分割成词语序列，是文本预处理的第一步，特别是在中文中。
方法：
- 基于规则的分词：使用语言学规则和词典进行分词。
- 基于统计的分词 ：利用统计模型（如 n − g r a m n-gram n−gram、 H M M HMM HMM）进行分词。
- 基于深度学习的分词 ：使用神经网络模型（如 B i L S T M − C R F BiLSTM-CRF BiLSTM−CRF、 B E R T BERT BERT）进行分词。
数学表示 ：
令 T T T 为输入的文本序列， w 1 , w 2 , ... , w n w_1, w_2, \ldots, w_n w1,w2,...,wn 为分词结果;
分词过程可以表示为： T → { w 1 , w 2 , ... , w n } T \rightarrow \{w_1, w_2, \ldots, w_n\} T→{w1,w2,...,wn}
2.2、词性标注
定义 ：为每个词语标注其词性（如名词、动词、形容词等）。
方法：
- 基于规则的方法：使用预定义的规则和词典。
- 基于统计的方法 ：如 H M M HMM HMM 和 C R F CRF CRF。
- 基于深度学习的方法 ：如 B i L S T M − C R F BiLSTM-CRF BiLSTM−CRF 模型。
数学表示 ：
令 w i w_i wi 为词语， t i t_i ti 为对应的词性标签
词性标注过程可以表示为： { w 1 , w 2 , ... , w n } → { ( w 1 , t 1 ) , ( w 2 , t 2 ) , ... , ( w n , t n ) } \{w_1, w_2, \ldots, w_n\} \rightarrow \{(w_1, t_1), (w_2, t_2), \ldots, (w_n, t_n)\} {w1,w2,...,wn}→{(w1,t1),(w2,t2),...,(wn,tn)}
2.3、命名实体识别（NER）
定义 ：识别并分类文本中的实体，如人名、地名、组织名等。
方法：
- 基于规则的方法：使用预定义的规则和词典。
- 基于统计的方法 ：如 C R F CRF CRF。
- 基于深度学习的方法 ：如 B i L S T M − C R F BiLSTM-CRF BiLSTM−CRF 和 T r a n s f o r m e r Transformer Transformer 模型。
数学表示 ：
令 T T T 为输入的文本序列， E E E 为命名实体的集合。
N E R NER NER 过程可以表示为： T → { E 1 , E 2 , ... , E m } T \rightarrow \{E_1, E_2, \ldots, E_m\} T→{E1,E2,...,Em}
3、文本张量表示方法
3.1、One-Hot 编码
定义 ：将每个词表示为一个高维向量，其中只有一个位置为1，其他位置为0。
方法：
- 构建词汇表 V V V，大小为 ∣ V ∣ |V| ∣V∣。
- 对于词汇表中的每个词 w i w_i wi，构建一个长度为 ∣ V ∣ |V| ∣V∣ 的向量，其中第 i i i 个位置为1，其余位置为0。
数学表示 ：
令 V V V 为词汇表， ∣ V ∣ |V| ∣V∣ 为词汇表的大小
对于词语 w i w_i wi 的 One-Hot 编码可以表示为： OneHot ( w i ) = [ 0 , 0 , ... , 1 , ... , 0 ] \text{OneHot}(w_i) = [0, 0, \ldots, 1, \ldots, 0] OneHot(wi)=[0,0,...,1,...,0]
其中，只有第 i i i 个位置为1，其余位置为0。
3.2、Word2Vec
定义 ：通过神经网络将词语映射到低维向量空间，捕捉词语的语义相似性。
方法：
- Skip-gram：通过预测上下文词来训练词向量。
- CBOW（Continuous Bag of Words）：通过上下文词预测目标词来训练词向量。
数学表示 ：
令 w w w 为目标词， C ( w ) C(w) C(w) 为上下文词的集合。 S k i p Skip Skip- g r a m gram gram 模型的目标是最大化以下概率：
∏ w ∈ Corpus ∏ c ∈ C ( w ) P ( c ∣ w ) \prod_{w \in \text{Corpus}} \prod_{c \in C(w)} P(c|w) ∏w∈Corpus∏c∈C(w)P(c∣w)
这个公式是表示累积
其中， P ( c ∣ w ) P(c|w) P(c∣w) 是通过 s o f t m a x softmax softmax 函数计算的：
P ( c ∣ w ) = exp ( v c ⋅ v w ) ∑ i = 1 ∣ V ∣ exp ( v i ⋅ v w ) P(c|w) = \frac{\exp(v_c \cdot v_w)}{\sum_{i=1}^{|V|} \exp(v_i \cdot v_w)} P(c∣w)=∑i=1∣V∣exp(vi⋅vw)exp(vc⋅vw)
所以表示为： ∏ w ∈ Corpus ∏ c ∈ C ( w ) exp ( v c ⋅ v w ) ∑ i = 1 ∣ V ∣ exp ( v i ⋅ v w ) \prod_{w \in \text{Corpus}} \prod_{c \in C(w)} \frac{\exp(v_c \cdot v_w)}{\sum_{i=1}^{|V|} \exp(v_i \cdot v_w)} ∏w∈Corpus∏c∈C(w)∑i=1∣V∣exp(vi⋅vw)exp(vc⋅vw)
3.3、词嵌入（Word Embedding）
定义 ：通过深度学习模型（如 G l o V e GloVe GloVe、 F a s t T e x t FastText FastText）训练的词向量，能够捕捉词语的复杂语义关系。
数学表示 ：
令 W W W 为词汇表， d d d 为词向量的维度。
词嵌入过程可以表示为将每个词 w w w 映射到一个 d d d 维向量 v w v_w vw： w → v w ∈ R d w \rightarrow v_w \in \mathbb{R}^d w→vw∈Rd
4、文本语料的数据分析
4.1、标签数量分布
定义 ：分析数据集中各类标签的数量分布，评估数据的平衡性。
方法：
- 统计每个标签在数据集中出现的频率。
- 绘制标签数量分布图，如条形图。
数学表示 ：
令 y y y 为标签， n ( y ) n(y) n(y) 为标签 y y y 在数据集中出现的次数
标签数量分布可以表示为： { ( y 1 , n ( y 1 ) ) , ( y 2 , n ( y 2 ) ) , ... , ( y k , n ( y k ) ) } \{(y_1, n(y_1)), (y_2, n(y_2)), \ldots, (y_k, n(y_k))\} {(y1,n(y1)),(y2,n(y2)),...,(yk,n(yk))}
4.2、句子长度分布
定义 ：分析数据集中句子的长度分布，了解数据的整体结构。
方法：
- 统计每个句子的长度。
- 绘制句子长度分布图，如直方图。
数学表示 ：
令 s s s 为句子， l ( s ) l(s) l(s) 为句子 s s s 的长度。
句子长度分布可以表示为： { ( s 1 , l ( s 1 ) ) , ( s 2 , l ( s 2 ) ) , ... , ( s n , l ( s n ) ) } \{(s_1, l(s_1)), (s_2, l(s_2)), \ldots, (s_n, l(s_n))\} {(s1,l(s1)),(s2,l(s2)),...,(sn,l(sn))}
4.3、词频统计与关键词词云
定义 ：统计词语在数据集中出现的频率，生成关键词词云 ，帮助识别重要词语。
方法：
- 统计每个词语在数据集中出现的频率。
- 利用 Python 库（如 N L T K NLTK NLTK、 W o r d C l o u d WordCloud WordCloud）生成词频统计和词云图。
数学表示 ：
令 w w w 为词语， f ( w ) f(w) f(w) 为词语 w w w 在数据集中出现的频率。
词频统计可以表示为： { ( w 1 , f ( w 1 ) ) , ( w 2 , f ( w 2 ) ) , ... , ( w m , f ( w m ) ) } \{(w_1, f(w_1)), (w_2, f(w_2)), \ldots, (w_m, f(w_m))\} {(w1,f(w1)),(w2,f(w2)),...,(wm,f(wm))}
5、文本特征处理
5.1、添加 n-gram 特征
定义 ：将相邻 n n n 个词作为一个特征，捕捉局部词组信息。
方法 ：使用 Python 库（如 s c i k i t scikit scikit- l e a r n learn learn）生成 n n n-gram 特征。
数学表示 ：
令 T T T 为文本序列， w i w_i wi 为词语。 n n n-gram 特征可以表示为：
{ ( w i , w i + 1 , ... , w i + n − 1 ) } \{(w_i, w_{i+1}, \ldots, w_{i+n-1}) \} {(wi,wi+1,...,wi+n−1)}
5.2、文本长度规范
定义 ：规范文本长度，以确保输入张量的一致性。
方法 ：截断或填充文本，使其达到固定长度。
数学表示 ：
令 T T T 为文本序列， L L L 为固定长度
规范文本长度可以表示为： T → T ′ T \rightarrow T' T→T′
其中， T ′ T' T′ 为长度为 L L L 的文本序列。
6、数据增强方法
回译数据增强法 ：
定义 ：通过将文本翻译成另一种语言再翻译回来，生成新的变体。
方法 ：使用机器翻译工具（如 G o o g l e Google Google T r a n s l a t e Translate Translate A P I API API）进行回译。
数学表示 ：
令 T T T 为原始文本， T ′ ; T'; T′; 为回译后的文本
回译过程可以表示为： T → T ′ T \rightarrow T' T→T′
7、文本预处理的具体实例
7.1、中文文本预处理实例
- 分词 ：使用结巴分词（ j i e b a jieba jieba）进行分词。
- 词性标注 ：使用 j i e b a . p o s s e g jieba.posseg jieba.posseg 进行词性标注。
- 命名实体识别 ：使用 H a n L P HanLP HanLP 进行命名实体识别。
- 文本向量化 ：使用 W o r d 2 V e c Word2Vec Word2Vec 进行词向量表示。
- 数据分析：统计标签数量分布、句子长度分布，生成关键词词云。
- 特征处理 ：添加 n n n-gram 特征，规范文本长度。
- 数据增强 ：使用 B a i d u Baidu Baidu 翻译 A P I API API 进行回译。
7.2、英文文本预处理实例
- 分词 ：使用 N L T K NLTK NLTK 或 S p a C y SpaCy SpaCy 进行分词。
- 词性标注 ：使用 N L T K NLTK NLTK 或 S p a C y SpaCy SpaCy 进行词性标注。
- 命名实体识别 ：使用 S p a C y SpaCy SpaCy 或 S t a n f o r d Stanford Stanford N E R NER NER 进行命名实体识别。
- 文本向量化 ：使用 G l o V e GloVe GloVe 或 F a s t T e x t FastText FastText 进行词向量表示。
- 数据分析：统计标签数量分布、句子长度分布，生成关键词词云。
- 特征处理 ：添加 n n n-gram 特征，规范文本长度。
- 数据增强 ：使用 G o o g l e Google Google 翻译 A P I API API 进行回译。
8、小结
通过这些预处理步骤，我们可以有效提升文本数据的质量，从而提高后续模型的性能和效果。
文本预处理不仅是NLP的基础环节，也是提升模型效果的重要手段。
每一步预处理都需要根据具体任务和数据特点进行调整和优化，以达到最佳效果。