1 NLP导论及环境准备

文章目录

• [1 NLP导论](#1 NLP导论)
• • [1.1 定义](#1.1 定义)
  • [1.2 常见任务](#1.2 常见任务)
  • • [1.2.1 文本分类](#1.2.1 文本分类)
    • [1.2.2 序列标注](#1.2.2 序列标注)
    • [1.2.3 文本生成](#1.2.3 文本生成)
    • [1.2.4 信息抽取](#1.2.4 信息抽取)
    • [1.2.5 文本转换](#1.2.5 文本转换)
  • [1.3 技术演进历史](#1.3 技术演进历史)
  • • [1.3.1 规则系统阶段](#1.3.1 规则系统阶段)
    • [1.3.2 统计方法阶段](#1.3.2 统计方法阶段)
    • [1.3.3 机器学习阶段](#1.3.3 机器学习阶段)
    • [1.3.4 深度学习阶段](#1.3.4 深度学习阶段)
• [2 环境准备](#2 环境准备)
• • [2.1 创建conda环境](#2.1 创建conda环境)
  • [2.2 安装所需依赖](#2.2 安装所需依赖)
  • • 2.2.1安装命令

1 NLP导论

1.1 定义

• 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），是人工智能领域的一个重要分支。
• 自然语言，指人类日常使用的语言，NLP 的目标是让计算机"理解"或"使用"这些语言。

1.2 常见任务

1.2.1 文本分类

• 对整段文本进行判断或归类。
• 常见应用：情感分析（判断评价是正面还是负面）、垃圾邮件识别、新闻主题分类等。

1.2.2 序列标注

• 对一段文本中的每个词或字打上标签。
• 常见应用：命名实体识别（找出人名、地名、手机号码等）。
• B-XXXX：实体开始、I-XXXX：实体中间、O：实体外部。

1.2.3 文本生成

• 根据已有内容生成新的自然语言文本。
• 常见应用：自动写作、摘要生成、智能回复、对话系统等。

1.2.4 信息抽取

• 从文本中提取出结构化的信息。
• 常见应用：给出一段文本和一个问题，从中抽取答案。

1.2.5 文本转换

• 将一种文本转换为另一种形式。
• 常见应用：机器翻译，摘要生成等。

1.3 技术演进历史

1.3.1 规则系统阶段

在20世纪50年代至80年代初，自然语言处理主要依赖人工编写的语言规则，这些规则由语言学家和程序员手动制定。

这一阶段的代表系统有早期的机器翻译系统（如Georgetown-IBM实验）和ELIZA聊天机器人。这类系统在特定领域表现良好，但缺乏通用性，扩展性差，对语言的复杂性处理有限。

1.3.2 统计方法阶段

90年代，随着计算能力的提升和语料资源的积累，统计方法逐渐成为主流。通过对大量文本数据进行概率建模，系统能够"学习"语言中的模式和规律。

典型方法包括 N-gram 模型、隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型。这一阶段标志着从"专家经验"向"数据驱动"方法的转变。

N-gram 模型是一种基于统计的方法，用于预测一个词在给定前几个词之后出现的可能性。它是自然语言处理中最早出现的语言建模方法之一。该模型的核心思想是一个词出现的概率，只取决于它前面 N-1 个词。

1.3.3 机器学习阶段

进入21世纪，NLP技术逐步引入传统机器学习方法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、条件随机场（CRF）等。这些方法在命名实体识别、文本分类等任务上表现出色。

在此阶段，特征工程成为关键环节，研究者需要设计大量手工特征来提升模型性能。该阶段的特点是学习算法更为复杂，模型泛化能力增强。

例如：基于词袋模型与逻辑回归的文本分类。词袋模型通过统计词频来表示文本，虽直接且简单，但它有一个明显的局限------它完全忽略了词语的顺序。

如下两条完全相反的评论：

• 评论A："服务很好但味道差劲"
• 评论B："味道很好但服务差劲"

分词后结果分别是：

• "服务很好但味道差劲"：["服务","很","好","但","味道","差劲"]
• "味道很好但服务差劲"：["味道","很","好","但","服务","差劲"]

很明显，这两条评论在词袋模型中的特证向量是完全相同的。为了解决这个问题，引入了 N-gram。N-gram 是将相邻的 n 个词作为一个整体来建模，这样就能保留一部分的词序信息。

1.3.4 深度学习阶段

自2010年代中期开始，深度学习在NLP中迅速崛起。基于神经网络的模型RNN、LSTM、GRU等，取代了传统手工特征工程，能够从海量数据中自动提取语义表示。

随后，Transformer架构的提出极大提升了语言理解与生成的能力，深度学习不仅在精度上实现突破，也推动了预训练语言模型（如GPT、BERT等）和迁移学习的发展，使NLP技术更通用、更强大。

2 环境准备

2.1 创建conda环境

• 终端输入如下命令，创建项目的虚拟环境，并指定Python版本：conda create -n nlp python=3.12
• 激活该虚拟环境：conda activate nlp

2.2 安装所需依赖

• pytorch：深度学习框架，主要用于模型的构建、训练与推理。
• jieba：高效的中文分词工具，用于对原始中文文本进行分词预处理。
• gensim：用于训练词向量模型（如 Word2Vec、FastText），提升模型对词语语义关系的理解。
• transformers：由 Hugging Face 提供的预训练模型库，用于加载和微调 BERT 等主流模型。
• datasets：Hugging Face 提供的数据处理库，用于高效加载和预处理大规模数据集。
• TensorBoard：可视化工具，用于展示训练过程中的损失函数、准确率等指标变化。
• tqdm：用于显示进度条，帮助实时监控训练与数据处理的进度。
• Jupyter Notebook：交互式开发环境，用于编写、测试和可视化模型代码与实验过程。

2.2.1安装命令

• 安装pytorch
  使用nvidia-smi查看CUDA版本，并根据其版本选择PyTorch版本进行安装：pip3 install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
• 安装其余依赖
  其余依赖安装最新版本即可：pip install jieba gensim transformers datasets tensorboard tqdm jupyter