NLP探索：从BERT到情感分析与古诗生成

本资源主要涉及自然语言处理（NLP）中的多个知识点，包括NLTK库的使用、BERT模型的概述以及两个实践案例——电影评论情感分析和古诗生成器。此外，还提及了skip-gram模型和NLP中文数据集。 在NLP学习中，NLTK（Natural Language Toolkit）是一个重要的Python库，它提供了丰富的工具和数据集用于文本处理。词性标注是NLTK中的基础功能，包括默认标注器、正则表达式标注器、查询标注器、N-gram标注器和Brill基于转换的标注。这些标注器各有特点，如默认标注器依赖词频，正则表达式标注器则基于模式匹配，而Brill标注法则能根据规则进行智能修正。此外，NLTK还可以用于文本分类，通过定义特征提取规则和使用分类器进行训练，例如名字性别鉴定和句子分割任务。 电影评论情感分析是一个典型的文本分类任务，通常采用深度学习方法，如LSTM（长短时记忆网络）。在这个例子中，数据预处理包括选择高频词构建词汇表，将评论转化为词向量，并进行批处理。模型通常包含两层LSTM，训练后可达到约80%的准确率。 古诗生成器则展示了如何使用LSTM生成序列数据，如古诗。数据预处理步骤包括过滤低频词，创建词典，填充词向量以及创建批量迭代器。模型利用LSTM的预测能力，在每个时间步长生成一个字符，每个epoch结束后保存最佳模型，并随机选取一些诗词进行生成。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是预训练语言模型，它通过在大量未标注文本上进行预训练，学习到通用的语言理解能力。BERT模型使用Transformer架构，特别之处在于其双向上下文理解，这使得它在许多NLP任务上表现优异，如问答、情感分析、文本生成等。 这个资源涵盖了NLP的基本概念、实践应用以及最新的预训练模型技术，对于理解和应用NLP有很好的指导价值。