NLP入门指南：从基础到BERT模型详解

NLP入门文档整理是一份全面的教程，共50页，约2万字，旨在帮助读者从零基础逐步掌握自然语言处理(NLP)的基本概念、方法和应用。这份文档涵盖了NLP的核心知识点，包括： 1. **NLP概述**：介绍了NLP的定义，它研究如何让计算机理解和处理自然语言，与人为设计的编程语言如C++、Java有明显的区别。NLP的应用范围广泛，涉及文本分类、语料获取和处理等。 2. **NLP处理过程**： - **文本分类**：文档提到的几种常见方法，如基于统计的TF-IDF+机器学习、FastText算法、WordVec结合深度学习，以及BERT词向量。其中，TF-IDF用于衡量词汇在文档中的重要性，FastText通过字符n-gram实现文本表示，而BERT则利用预训练模型提供强大的上下文信息。 - **语料获取与预处理**：强调了数据清洗、分词（如使用词典或模型进行）、词性标注、去除停用词等步骤，这些都是特征工程的基础。 - **特征工程**：涉及到统计特征提取、文本向量化（例如词袋模型、词嵌入），实体提取以及特征选择，这些都是构建NLP模型的关键环节。 - **NLP表示方式**：介绍了两种主要的表示方式，离散表示（如词表）和分布式表示（如词嵌入，如Word2Vec和BERT）。 3. **命名实体识别**：专门探讨了实体识别技术，包括基于规则、词典的方法，统计机器学习（如条件随机场CRF）和深度学习（如BiLSTM-CRF模型）的应用。BiLSTM-CRF模型中，LSTM用于捕捉上下文信息，CRF用于序列标注，字级别的BiLSTM-CRF则考虑了更细致的局部上下文。 4. **BERT模型**：作为当前最先进的预训练模型，文档深入解析了BERT的相关概念，如预训练、词嵌入（Transformer架构）和模型结构。重点讲解了模型的输入、输出、预训练任务（如 Masked Language Model和Next Sentence Prediction）以及模型的详细工作流程。 5. **环境搭建**：文档还指导读者如何安装必要的工具包，包括下载中文预训练模型，并提供了使用Keras-BERT模型的函数示例，确保读者能够实际操作和应用这些技术。 这份文档适合对NLP感兴趣的初学者，从基础知识到实践应用都进行了详尽的阐述，有助于读者系统地了解和入门NLP领域。