一文概覽NLP算法(Python)

一、自然語言處理（NLP）簡介

NLP，自然語言處理就是用計算機來分析和生成自然語言（文本、語音），目的是讓人類可以用自然語言形式跟計算機系統(tǒng)進行人機交互，從而更便捷、有效地進行信息管理。

NLP是人工智能領(lǐng)域歷史較為悠久的領(lǐng)域，但由于語言的復雜性（語言表達多樣性/歧義/模糊等等），如今的發(fā)展及收效相對緩慢。比爾·蓋茨曾說過，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鮮絢麗的同時，卻可望而不可及（...）。

為了揭開NLP的神秘面紗，本文接下來會梳理下NLP流程、主要任務及算法，并最終落到實際NLP項目（經(jīng)典的文本分類任務的實戰(zhàn)）。順便說一句，個人水平有限，不足之處還請留言指出~~

二、NLP主要任務及技術(shù)

NLP任務可以大致分為詞法分析、句法分析、語義分析三個層面。具體的，本文按照單詞-》句子-》文本做順序展開，并介紹各個層面的任務及對應技術(shù)。本節(jié)上半部分的分詞、命名實體識別、詞向量等等可以視為NLP基礎的任務。下半部分的句子關(guān)系、文本生成及分類任務可以看做NLP主要的應用任務。這里，貼一張自然語言處理的技術(shù)路線圖，介紹了NLP任務及主流模型的分支：

高清圖可如下路徑下載（原作者graykode）：https://github.com/aialgorithm/AiPy/tree/master/Ai%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E5%86%8C/Ai_Roadmap

2.1 數(shù)據(jù)清洗 + 分詞（系列標注任務）

• 數(shù)據(jù)語料清洗。我們拿到文本的數(shù)據(jù)語料(Corpus)后，通常首先要做的是，分析并清洗下文本，主要用正則匹配刪除掉數(shù)字及標點符號（一般這些都是噪音，對于實際任務沒有幫助），做下分詞后，刪掉一些無關(guān)的詞（停用詞），對于英文還需要統(tǒng)一下復數(shù)、語態(tài)、時態(tài)等不同形態(tài)的單詞形式，也就是詞干/詞形還原。

• 分詞。即劃分為詞單元（token），是一個常見的序列標注任務。對于英文等拉丁語系的語句分詞，天然可以通過空格做分詞，對于中文語句，由于中文詞語是連續(xù)的，可以用結(jié)巴分詞（基于trie tree+維特比等算法實現(xiàn)最大概率的詞語切分）等工具實現(xiàn)。

import?jieba
jieba.lcut("我的地址是上海市松江區(qū)中山街道華光藥房")

>>>?['我',?'的',?'地址',?'是',?'上海市',?'松江區(qū)',?'中山',?'街道',?'華光',?'藥房']

• 英文分詞后的詞干/詞形等還原(去除時態(tài) 語態(tài)及復數(shù)等信息，統(tǒng)一為一個“單詞”形態(tài))。這并不是必須的，還是根據(jù)實際任務是否需要保留時態(tài)、語態(tài)等信息，有WordNetLemmatizer、 SnowballStemmer等方法。

• 分詞及清洗文本后，還需要對照前后的效果差異，在做些微調(diào)。這里可以統(tǒng)計下個單詞的頻率、句長等指標，還可以通過像詞云等工具做下可視化~

from?wordcloud?import?WordCloud
ham_msg_cloud?=?WordCloud(width?=520,?height?=260,max_font_size=50,?background_color?="black",?colormap='Blues').generate(原文本語料)
plt.figure(figsize=(16,10))
plt.imshow(ham_msg_cloud,?interpolation='bilinear')
plt.axis('off')?#?turn?off?axis
plt.show()

2.2 詞性標注（系列標注任務）

詞性標注是對句子中的成分做簡單分析，區(qū)分出分名詞、動詞、形容詞之類。對于句法分析、信息抽取的任務，經(jīng)過詞性標注后的文本會帶來很大的便利性（其他方面的應用好像比較少）。

常用的詞性標注有基于規(guī)則、統(tǒng)計以及深度學習的方法，像HanLP、結(jié)巴分詞等工具都有這個功能。

2.3 命名實體識別（系列標注任務）

命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱NER）是一個有監(jiān)督的系列標注任務，又稱作“專名識別”，是指識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構(gòu)名、時間、專有名詞等關(guān)鍵信息。通過NER識別出一些關(guān)鍵的人名、地名就可以很方便地提取出“某人去哪里，做什么事的信息”，很方便信息提取、問答系統(tǒng)等任務。NER主流的模型實現(xiàn)有BiLSTM-CRF、Bert-CRF，如下一個簡單的中文ner項目：https://github.com/Determined22/zh-NER-TF

2.4 詞向量（表示學習）

對于自然語言文本，計算機無法理解詞后面的含義。輸入模型前，首先要做的就是詞的數(shù)值化表示，常用的轉(zhuǎn)化方式有2種：One-hot編碼、詞嵌入分布式方法。

• One-hot編碼：最簡單的表示方法某過于onehot表示，每個單詞是否出現(xiàn)就用一位數(shù)單獨展示。進一步，句子的表示也就是累加每個單詞的onehot，也就是常說的句子的詞袋模型（bow）表示。

##?詞袋表示
from?sklearn.feature_extraction.text?import?CountVectorizer
bow?=?CountVectorizer(
????????????????analyzer?=?'word',
????????????????strip_accents?=?'ascii',
????????????????tokenizer?=?[],
????????????????lowercase?=?True,
????????????????max_features?=?100,?
????????????????)

• 詞嵌入分布式表示：自然語言的單詞數(shù)是成千上萬的，One-hot編碼會有高維、詞語間無聯(lián)系的缺陷。這時有一種更有效的方法就是——詞嵌入分布式表示，通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習構(gòu)造一個低維、稠密，隱含詞語間關(guān)系的向量表示。常見有Word2Vec、Fasttext、Bert等模型學習每個單詞的向量表示，在表示學習后相似的詞匯在向量空間中是比較接近的。

#?Fasttext?embed模型
from?gensim.models?import?FastText,word2vec

model?=?FastText(text,??size=100,sg=1,?window=3,?min_count=1,?iter=10,?min_n=3,?max_n=6,word_ngrams=1,workers=12)
print(model.wv['hello'])?#?詞向量
model.save('./data/fasttext100dim')

特別地，正因為Bert等大規(guī)模自監(jiān)督預訓練方法，又為NLP帶來了春天~

• 對于學習后的詞表示向量，還可以通過重要程度進行特征加權(quán)，合適的加權(quán)方法對于任務可以有不錯的提升效果。常用的有卡方chi2、TF-IDF等加權(quán)方法。TF-IDF是一種基于統(tǒng)計的方法，其核心思想是假設字詞的重要性與其在某篇文章中出現(xiàn)的比例成正比，與其在其他文章中出現(xiàn)的比例成反比。

#?TF-IDF可以直接調(diào)用sklearn
from?sklearn.feature_extraction.text?import?TfidfTransformer

2.5 句法、語義依存分析

句法、語義依存分析是傳統(tǒng)自然語言的基礎句子級的任務，語義依存分析是指在句子結(jié)構(gòu)中分析實詞和實詞之間的語義關(guān)系，這種關(guān)系是一種事實上或邏輯上的關(guān)系，且只有當詞語進入到句子時才會存在。語義依存分析的目的即回答句子的”Who did what to whom when and where”的問題。例如句子“張三昨天告訴李四一個秘密”，語義依存分析可以回答四個問題，即誰告訴了李四一個秘密，張三告訴誰一個秘密，張三什么時候告訴李四一個秘密，張三告訴李四什么。

傳統(tǒng)的自然語言處理多是參照了語言學家對于自然語言的歸納總結(jié)，通過句法、語義分析可以挖掘出詞語間的聯(lián)系（主謂賓、施事受事等關(guān)系），用于制定文本規(guī)則、信息抽取（如正則匹配疊加語義規(guī)則應用于知識抽取或者構(gòu)造特征）。可以參考spacy庫、哈工大NLP的示例：http://ltp.ai/demo.html

隨著深度學習技術(shù)RNN/LSTM等強大的時序模型（sequential modeling）和詞嵌入方法的普及，能夠在一定程度上刻畫句子的隱含語法結(jié)構(gòu)，學習到上下文信息，已經(jīng)逐漸取代了詞法、句法等傳統(tǒng)自然語言處理流程。

2.6 相似度算法（句子關(guān)系的任務）

自然語言處理任務中，我們經(jīng)常需要判斷兩篇文檔的相似程度（句子關(guān)系），比如檢索系統(tǒng)輸出最相關(guān)的文本，推薦系統(tǒng)推薦相似的文章。文本相似度匹配常用到的方法有：文本編輯距離、WMD、 BM2.5、詞向量相似度 、Approximate Nearest Neighbor以及一些有監(jiān)督的(神經(jīng)網(wǎng)絡)模型判斷文本間相似度。

2.7 文本分類任務

文本分類是經(jīng)典的NLP任務，就是將文本系列對應預測到類別。

• 一種是輸入序列輸出這整個序列的類別，如短信息、微博分類、意圖識別等。
• 另一種是輸入序列輸出序列上每個位置的類別，上文提及的系列標注可以看做為詞粒度的一種分類任務，如實體命名識別。

分類任務使用預訓練+(神經(jīng)網(wǎng)絡)分類模型的端對端學習是主流，深度學習學習特征的表達然后進行分類，大大減少人工的特征。但以實際項目中的經(jīng)驗來看，對于一些困難任務（任務的噪聲大），加入些人工的特征工程還是很有必要的。

2.8 文本生成任務

文本生成也就是由類別生成序列 或者 由序列到序列的預測任務。按照不同的輸入劃分，文本自動生成可包括文本到文本的生成(text-to-text ?generation)、意義到文本的生成(meaning-to-text ?generation)、數(shù)據(jù)到文本的生成(data-to-text ?generation)以及圖像到文本的生成(image-to-text generation)等。具體應用如機器翻譯、文本摘要理解、閱讀理解、閑聊對話、寫作、看圖說話。常用的模型如RNN、CNN、seq2seq、Transformer。

同樣的，基于大規(guī)模預訓練模型的文本生成也是一大熱門，可見《A Survey of Pretrained Language Models Based Text Generation》

三、垃圾短信文本分類實戰(zhàn)

3.1 讀取短信文本數(shù)據(jù)并展示

本項目是通過有監(jiān)督的短信文本，學習一個垃圾短信文本分類模型。數(shù)據(jù)樣本總的有5572條，label有spam（垃圾短信）和ham兩種，是一個典型類別不均衡的二分類問題。

#?源碼可見https://github.com/aialgorithm/Blog
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import??matplotlib.pyplot?as?plt

spam_df?=?pd.read_csv('./data/spam.csv',?header=0,?encoding="ISO-8859-1")

#?數(shù)據(jù)展示
_,?ax?=?plt.subplots(1,2,figsize=(10,5))
spam_df['label'].value_counts().plot(ax=ax[0],?kind="bar",?rot=90,?title='label');
spam_df['label'].value_counts().plot(ax=ax[1],?kind="pie",?rot=90,?title='label',?ylabel='');
print("Dataset?size:?",?spam_df.shape)

spam_df.head(5)

3.2 數(shù)據(jù)清洗預處理

數(shù)據(jù)清洗在于去除一些噪聲信息，這里對短信文本做按空格分詞，統(tǒng)一大小寫，清洗非英文字符，去掉停用詞并做了詞干還原。考慮到短信文本里面的數(shù)字位數(shù)可能有一定的含義，這里將數(shù)字替換為‘x’的處理。最后，將標簽統(tǒng)一為數(shù)值（0、1）是否垃圾短信。

#?導入相關(guān)的庫
import?nltk
from?nltk?import?word_tokenize
from?nltk.corpus?import?stopwords
from?nltk.data?import?load
from?nltk.stem?import?SnowballStemmer
from?string?import?punctuation

import?re??#?正則匹配
stop_words?=?set(stopwords.words('english'))
non_words?=?list(punctuation)


#?詞形、詞干還原
#?from?nltk.stem?import?WordNetLemmatizer
#?wnl?=?WordNetLemmatizer()
stemmer?=?SnowballStemmer('english')
def?stem_tokens(tokens,?stemmer):
????stems?=?[]
????for?token?in?tokens:
????????stems.append(stemmer.stem(token))
????return?stems

###?清除非英文詞匯并替換數(shù)值x
def?clean_non_english_xdig(txt,isstem=True,?gettok=True):
????txt?=?re.sub('[0-9]',?'x',?txt)?#?去數(shù)字替換為x
????txt?=?txt.lower()?#?統(tǒng)一小寫
????txt?=?re.sub('[^a-zA-Z]',?'?',?txt)?#去除非英文字符并替換為空格
????word_tokens?=?word_tokenize(txt)?#?分詞
????if?not?isstem:?#是否做詞干還原
????????filtered_word?=?[w?for?w?in?word_tokens?if?not?w?in?stop_words]??#?刪除停用詞
????else:
????????filtered_word?=?[stemmer.stem(w)?for?w?in?word_tokens?if?not?w?in?stop_words]???#?刪除停用詞及詞干還原
????if?gettok:???#返回為字符串或分詞列表
????????return?filtered_word
????else:
????????return?"?".join(filtered_word)

spam_df['token']?=?spam_df.message.apply(lambda?x:clean_non_english_xdig(x))
spam_df.head(3)

#?數(shù)據(jù)清洗
spam_df['token']?=?spam_df.message.apply(lambda?x:clean_non_english_xdig(x))

#?標簽整數(shù)編碼
spam_df['label']?=?(spam_df.label=='spam').astype(int)

spam_df.head(3)

3.3 fasttext詞向量表示學習

我們需要將單詞文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值的詞向量才能輸入模型。詞向量表示常用的詞袋、fasttext、bert等方法，這里訓練的是fasttext，模型的主要輸入?yún)?shù)是，輸入分詞后的語料（通常訓練語料越多越好，當現(xiàn)有語料有限時候，直接拿github上合適的大規(guī)模預訓練模型來做詞向量也是不錯的選擇），詞向量的維度size（一個經(jīng)驗的詞向量維度設定是，dim > 8.33 logN, N為詞匯表的大小，當維度dim足夠大才能表達好這N規(guī)模的詞匯表的含義。可參考《# 最小熵原理（六）：詞向量的維度應該怎么選擇？By 蘇劍林》）。語料太大的時候可以使用workers開啟多進程訓練（其他參數(shù)及詞表示學習原理后續(xù)會專題介紹，也可以自行了解）。

#?訓練詞向量?Fasttext?embed模型
from?gensim.models?import?FastText,word2vec

fmodel?=?FastText(spam_df.token,??size=100,sg=1,?window=3,?min_count=1,?iter=10,?min_n=3,?max_n=6,word_ngrams=1,workers=12)
print(fmodel.wv['hello'])?#?輸出hello的詞向量
#?fmodel.save('./data/fasttext100dim')

按照句子所有的詞向量取平均，為每一句子生成句向量。

fmodel?=?FastText.load('./data/fasttext100dim')

#對每個句子的所有詞向量取均值，來生成一個句子的vector
def?build_sentence_vector(sentence,w2v_model,size=100):
????sen_vec=np.zeros((size,))
????count=0
????for?word?in?sentence:
????????try:
????????????sen_vec+=w2v_model[word]#.reshape((1,size))
????????????count+=1
????????except?KeyError:
????????????continue
????if?count!=0:
????????sen_vec/=count
????return?sen_vec

#?句向量
sents_vec?=?[]
for?sent?in?spam_df['token']:
????sents_vec.append(build_sentence_vector(sent,fmodel,size=100))
????????
print(len(sents_vec))

3.4 訓練文本分類模型

示例采用的fasttext embedding + lightgbm的二分類模型，類別不均衡使用lgb代價敏感學習解決（即class_weight='balanced'），超參數(shù)是手動簡單配置的，可以自行搜索下較優(yōu)超參數(shù)。

###?訓練文本分類模型
from?sklearn.model_selection?import?train_test_split
from?lightgbm?import?LGBMClassifier
from?sklearn.linear_model?import?LogisticRegression

train_x,?test_x,?train_y,?test_y?=?train_test_split(sents_vec,?spam_df.label,test_size=0.2,shuffle=True,random_state=42)
result?=?[]
clf?=?LGBMClassifier(class_weight='balanced',n_estimators=300,?num_leaves=64,?reg_alpha=?1,reg_lambda=?1,random_state=42)
#clf?=?LogisticRegression(class_weight='balanced',random_state=42)

clf.fit(train_x,train_y)

import?pickle
#?保存模型
pickle.dump(clf,?open('./saved_models/spam_clf.pkl',?'wb'))

#?加載模型
model?=?pickle.load(open('./saved_models/spam_clf.pkl',?'rb'))

3.5 模型評估

訓練集測試集按0.2劃分，分布驗證訓練集測試集的AUC、F1score等指標，均有不錯的表現(xiàn)。

from?sklearn.metrics?import?auc,roc_curve,f1_score,precision_score,recall_score
def?model_metrics(model,?x,?y,tp='auc'):
????"""?評估?"""
????yhat?=?model.predict(x)
????yprob?=?model.predict_proba(x)[:,1]
????fpr,tpr,_?=?roc_curve(y,?yprob,pos_label=1)
????metrics?=?{'AUC':auc(fpr,?tpr),'KS':max(tpr-fpr),
???????????????'f1':f1_score(y,yhat),'P':precision_score(y,yhat),'R':recall_score(y,yhat)}
????
????roc_auc?=?auc(fpr,?tpr)

????plt.plot(fpr,?tpr,?'k--',?label='ROC?(area?=?{0:.2f})'.format(roc_auc),?lw=2)

????plt.xlim([-0.05,?1.05])??#?設置x、y軸的上下限，以免和邊緣重合，更好的觀察圖像的整體
????plt.ylim([-0.05,?1.05])
????plt.xlabel('False?Positive?Rate')
????plt.ylabel('True?Positive?Rate')??#?可以使用中文，但需要導入一些庫即字體
????plt.title('ROC?Curve')
????plt.legend(loc="lower?right")


????return?metrics

print('train?',model_metrics(clf,??train_x,?train_y,tp='ks'))
print('test?',model_metrics(clf,?test_x,test_y,tp='ks'))