在NLP（自然语言处理）基础部分，我们将详细介绍以下几个关键技术：文本预处理、文本表示、经典NLP任务。
一、文本预处理
文本预处理是NLP中的第一步，它直接影响后续模型的效果。主要包括以下步骤：
文本清洗
- 去除噪声字符：例如HTML标签、表情符号、特殊字符等。
- 标点符号处理：根据任务需求，可以选择保留或去除标点符号。
- 大小写转换：统一将文本转换为小写（或根据具体任务需求保持原样）。
- 去除停用词：停用词是指对文本理解影响较小的高频词，如“的”、“是”等。
分词
- 中文分词：中文没有明显的词界，需要使用分词工具进行分词，例如Jieba、THULAC等。
- 英文分词：英文单词之间有空格，可以直接使用split方法或NLTK中的word_tokenize函数。
词形还原和词干提取
- 词形还原（Lemmatization）：将词语还原到其基本形式，例如“running”还原为“run”。常用工具有NLTK的WordNetLemmatizer。
- 词干提取（Stemming）：通过去掉单词的词缀来得到词干，例如“running”提取为“run”。常用算法有Porter Stemmer和Snowball Stemmer。
二、文本表示
将文本转换为机器可理解的数字表示形式，是NLP的核心步骤之一。以下是几种常见的文本表示方法：
词袋模型（Bag of Words, BoW）
- 原理：不考虑词序，将文本表示为词的无序集合。每个文本用一个词频向量表示。
- 优点：简单直观，适用于文本分类等任务。
- 缺点：忽略了词序和语义信息，词汇表较大时向量维度高。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
- 原理：在词袋模型的基础上，结合词频和逆文档频率计算每个词的权重。公式：TF-IDF = TF * IDF，其中TF是词频，IDF是逆文档频率。
- 优点：考虑了词在文档中的重要性，能较好地过滤掉常见但无意义的高频词。
- 缺点：仍然忽略了词序和语义信息。
词向量（Word Embeddings）
- Word2Vec：通过无监督学习，将词映射到低维向量空间，能够捕捉词语的语义信息。常用模型有CBOW和Skip-Gram。
- GloVe：通过矩阵分解，将词与词共现矩阵分解为低维向量，捕捉词语的全局共现信息。
- FastText：考虑了词内部的字符信息，能处理未登录词（OOV）。
三、经典NLP任务
NLP中的经典任务帮助我们理解并处理自然语言数据，以下是几个重要的任务：
文本分类
- 任务：将文本分为预定义的类别。
- 应用：垃圾邮件检测、情感分析、新闻分类等。
- 常用方法：Naive Bayes、SVM、深度学习模型（如LSTM、CNN）。
命名实体识别（NER）
- 任务：识别并分类文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。
- 应用：信息抽取、问答系统等。
- 常用方法：CRF、BiLSTM-CRF、预训练语言模型（如BERT）。
文本生成
- 任务：生成与输入文本相关的文本。
- 应用：机器翻译、自动摘要、对话系统等。
- 常用方法：语言模型（如RNN、Transformer）、Seq2Seq模型。
文本相似度计算
- 任务：计算两段文本之间的相似度。
- 应用：推荐系统、问答系统、文本去重等。
- 常用方法：余弦相似度、Jaccard相似度、BERT等深度学习模型。
