NLP入门精华：预处理、关键词处理与模型简介

NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是一门计算机科学领域，致力于理解和生成人类语言，以实现机器对自然语言的理解和应用。在这个领域中，预处理是关键步骤，它涉及到一系列技术来清洗和标准化文本数据，以便于后续分析和模型构建。以下是一些核心知识点： 1. **预处理过程**： - **词干提取和词形还原**（Stemming and Lemmatization）：词干提取是通过移除词尾变化形式来简化词汇，如将"running"变为"run"。词形还原则是恢复词汇的基本形式，如"played"还原为"play"。这两种方法有助于减少词汇的多样性。 - **转换成小写**（Converting to Lowercase）：统一文本为小写格式，避免因大小写差异导致的重复计数或混淆。 - **删除标点符号**（Remove Punctuation）：去除非字母字符，减少噪音并保持文本简洁。 - **删除停用词**（Removal of Stop Words）：停用词是指在语言中频繁出现但缺乏实际语义价值的词，如"and", "is", "the"等。它们通常在文本分析时被忽略。 2. **关键词归一化**：进一步清理词汇，如词性还原，使每个词返回其基本形式，有助于提高文本表示的一致性。 3. **命名实体识别（NER）**：识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等，这对于信息抽取和语义理解至关重要。 4. **分词**：将连续的文本分割成有意义的单元（tokens），便于模型解析。这是自然语言处理的基础任务，将文本转化为神经网络可处理的数字序列。 5. **词语距离计算**： - **欧氏距离**：衡量两个词向量在空间中的直线距离，适用于词向量空间模型。 - **余弦距离**：衡量两个词向量方向的相似度，反映的是两个词在语义上的相似程度，而非绝对距离。 6. **TF-IDF**（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：这是一种常用的文本特征提取方法，TF（词频）表示某个词在文档中出现的次数，IDF（逆文档频率）则考虑这个词普遍性，两者结合提供了一个词的重要性评估。 7. **词嵌入方法**： - **Word2Vec**：一种将词映射到低维实数向量的方法，使得语义相近的词在向量空间中位置接近，常用于词义相似度和聚类任务。 - **GloVe**：全局向量（Global Vectors for Word Representation），另一种词嵌入技术，它同时考虑局部上下文和全局统计信息。 8. **Transformer架构**：自Transformer模型由OpenAI的GPT引入以来，成为NLP领域的主导模型，特别是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的成功，它通过注意力机制实现了对文本上下文的全面捕捉，显著提升了语言模型的性能。 9. **深度学习模型**：如GPT、BERT等，代表了现代NLP的前沿，它们通过大量的训练数据和复杂的神经网络结构，实现了在诸如问答、机器翻译、文本分类等任务中的突破。 以上是NLP基础知识的一个概览，深入学习NLP需要理解这些概念，并掌握如何在实际项目中运用它们。参考链接提供了丰富的面试题和学习资源，适合作为学习和复习的指南。