2016年3月9日至15日和2017年5月23日至27日，分别在韩国首尔和中国嘉兴乌镇，韩国围棋九段棋手李世石、中国围棋九段棋手柯洁与人工智能围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）之间的两场比赛，人类均以失败告终，更是激起了各种“机器超越、控制人类”的讨论，然而机器真的懂人类进而控制人类吗？如果可以那首先必须要先让机器能理解人类的语言。那么机器是如何理解人类语言的呢？这一系列的博文将带领大家熟悉和回顾一个完整的自然语言处理过程。
首先理解什么是NLP呢？
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
接下来通过分析对象和分析内容两个不同的维度来进行表达，NLP 所包含的技术知识点如图2.1所示：
图2.1 NLP 技术知识点汇总
中文自然语言处理的过程和机器学习过程大体一致，但又存在很多细节上的不同点，下面我们就来看看中文自然语言处理的基本过程有哪些呢？
语料，即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以，人们简单地用文本作为替代，并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库（Corpus），当有几个这样的文本集合的时候，我们称之为语料库集合(Corpora)。（定义来源：百度百科）按语料来源，我们将语料分为以下两种：
1.已有语料
很多业务部门、公司等组织随着业务发展都会积累有大量的纸质或者电子文本资料。那么，对于这些资料，在允许的条件下我们稍加整合，把纸质的文本全部电子化就可以作为我们的语料库。
2.网上下载、抓取语料
如果现在个人手里没有数据怎么办呢？这个时候，我们可以选择获取国内外标准开放数据集，比如国内的中文汉语有搜狗语料、人民日报语料。国外的因为大都是英文或者外文，这里暂时用不到。也可以选择通过爬虫自己去抓取一些数据，然后来进行后续内容。
在一个完整的中文自然语言处理工程应用中，语料预处理大概会占到整个50%-70%的工作量，所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。下面通过数据洗清、分词、词性标注、去停用词四个大的方面来完成语料的预处理工作。
1.语料清洗
数据清洗，顾名思义就是在语料中找到我们感兴趣的东西，把不感兴趣的、视为噪音的内容清洗删除，包括对于原始文本提取标题、摘要、正文等信息，对于爬取的网页内容，去除广告、标签、HTML、JS 等代码和注释等。常见的数据清洗方式有：人工去重、对齐、删除和标注等，或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。
2.分词
中文语料数据为一批短文本或者长文本，比如：句子，文章摘要，段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的，有一定含义。而进行文本挖掘分析时，我们希望文本处理的最小单位粒度是词或者词语，所以这个时候就需要分词来将文本全部进行分词。
常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。
当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”，也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解。
3.词性标注
词性标注，就是给每个词或者词语打词类标签，如形容词、动词、名词等。这样做可以让文本在后面的处理中融入更多有用的语言信息。词性标注是一个经典的序列标注问题，不过对于有些中文自然语言处理来说，词性标注不是非必需的。比如，常见的文本分类就不用关心词性问题，但是类似情感分析、知识推理却是需要的，下图2.2是常见的中文词性整理。
图2.2 中文词性
常见的词性标注方法可以分为基于规则和基于统计的方法。其中基于统计的方法，如基于最大熵的词性标注、基于统计最大概率输出词性和基于 HMM 的词性标注。
4.去停用词
停用词一般指对文本特征没有任何贡献作用的字词，比如标点符号、语气、人称等一些词。所以在一般性的文本处理中，分词之后，接下来一步就是去停用词。但是对于中文来说，去停用词操作不是一成不变的，停用词词典是根据具体场景来决定的，比如在情感分析中，语气词、感叹号是应该保留的，因为他们对表示语气程度、感情色彩有一定的贡献和意义。
做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是向量话。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。
词袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。
词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。
同数据挖掘一样，在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。文本特征一般都是词语，具有语义信息，使用特征选择能够找出一个特征子集，其仍然可以保留语义信息；但通过特征提取找到的特征子空间，将会丢失部分语义信息。所以特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。
在特征向量选择好之后，接下来要做的事情当然就是训练模型，对于不同的应用需求，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型， 如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在后续的分类、聚类、神经序列、情感分析等示例中都会用到。下面是在模型训练时需要注意的几个点。
1.注意过拟合、欠拟合问题，不断提高模型的泛化能力。
过拟合：模型学习能力太强，以至于把噪声数据的特征也学习到了，导致模型泛化能力下降，在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差。
常见的解决方法有：
增大数据的训练量；
增加正则化项，如 L1 正则和 L2 正则；
特征选取不合理，人工筛选特征和使用特征选择算法；
采用 Dropout 方法等。
欠拟合：就是模型不能够很好地拟合数据，表现在模型过于简单。
常见的解决方法有：
添加其他特征项；
增加模型复杂度，比如神经网络加更多的层、线性模型通过添加多项式使模型泛化能力更强；
减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数。
2.对于神经网络，注意梯度消失和梯度爆炸问题。
训练好的模型，上线之前要对模型进行必要的评估，目的让模型对语料具备较好的泛化能力。具体有以下这些指标可以参考。
1.错误率、精度、准确率、精确度、召回率、F1 衡量。
2.ROC 曲线、AUC 曲线。
ROC 全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线。我们根据模型的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。
NLP可以被应用于很多领城，这里大概总结出以下几种通用的应用：
机器翻译:计算机具备将一种谐育翻译成另一种语 言的能力。
情感分析:计算机能够判断用户评论是香积极。
智能问答:计算机能够正确回答输人的问题。
文摘生成:计算机能够准确日纳、总结井产生文本摘要。
文本分类计算机能够采集各种文章，进行主题分析，从而进行行自动分类。
舆论分析:计算机能够判断目前舆论的导向。
知识图谱: 知识点相互连接而成的语义网络。
机器翻译是自然语言处理中最为人所熟知的场景，国内外有很多比较成熟的机器翻译产品，比如百度翻译、Google翻译等，还有提供支持语音输人的多国语互译的产品(比如科大讯飞就出了-款翻译札)。
情感分析在一些评论网站 比较有用，比如某餐饮网站的评论中会有非常多拔草的客人的评价，如果一眼扫过去满眼都是又贵又难吃，那谁还想去呢?另外有些商家为了获取大量的客户不惜雇佣水军灌水，那就可以通过自然语言处理来做水军识别，情感分析来分析总体用户评价是积极还是消极。
智能问答在一-些电商网站有非常实际的价值，比如代替人工充当客服角色，有很多基本而且重复的问题，其实并不需要人工客服来解决，通过智能问容系统可以筛选掉大最重复的问题，使得人工座席能更好地服务客户。
文摘生成利用计算机自动地从原始文献中摘取文摘，全面准确地反映某文献的中心内容。这个技术可以帮助人们节省大量的时间成本，而且效率更高。
文本分类是机器对文本按照-定的分类体系自动标注类别的过程。举一个例子 ，圾邮件是一种令 人头痛的顽症，困扰着非常多的互联网用户。2002 年，Paul Graham机出使用“贝叶斯推断”来过滤垃圾邮件，1000 封垃圾邮件中可以过滤掉995封并且没有一个是误判，另外这种过滤器还具有自我学习功能，会根据新收到的邮件，不断调整。也就是说收到的垃圾邮件越多,相对应的判断垃圾邮件的准确率就越高。
舆论分析可以帮助分析哪些话题是目前的热点，分析传播路径以及发展趋势，对于不好的舆论导向可以进行有效的控制。
知识图谱( Knowledge Graph/Vault)又称科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各 种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
作为一门综合学科，NLP是研究人与机器之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。这需要很多跨学科的知识，需要语言学、统计学、最优化理论、机器学习、深度学习以及自然语育处理相关理论模型知识做基础。作为一门杂学，NLP可谓包罗万象，体系化与特殊化并存，这里简单罗列其知识体系，如下图2.3所示:
图2.3 知识结构
▼有法语义分析:针对目标句子，进行各种句法分析，如分词、 词性标记、命名实体识别及链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧等。
▼关键词抽取:抽取目标文本中的主要信息，比如从一条新闻中抽取关键信息。主要是了解是谁、于何时、为何、对谁、做了何事、产生了有什么结果。涉及实体识别、时间抽取、因果关系抽取等多项关键技术。
▼文本挖掘:主要包含了对文本的聚类、分类，信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的呈现界面。
▼机器翻译:将输人的源语言文本通过自动翻译转化为另种语言的文本。根据输人数据类型的不同，可细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图形翻译等。机器翻译从最早的基于规则到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于深度学习(编解码)的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。
▼信息检索:对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇,赋以不同的权重来建立索引，也可使用算法模型来建立更加深层的索引。查询时，首先对输入比进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据个排序 机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。
▼问答系统:针对某个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需
要对自然语言查询语句进行语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。
▼对话系统:系统通过多回合对话，跟用户进行聊天、回答、完成某项任务。主要涉及用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。同时，为了体现个性化，基于用户画像做个性化回复。
自然语言处理可以分为以下三个层面：
（1） 第一层面：词法分析
词法分析包括汉语的分词和词性标注这两部分。之前有提过，汉语分词与英文不同，汉语书面词语之间没有明显的空格标记，文本中的句子以字竹串的方式出现，向子中心逗号分隔，句子和句子之间常以句号分隔。针对议语这种独特的书面表现形式，汉语的自然语言处理的首要工作就是要将输人的文本切分为单独的词语，然后在此技术上进行其他更高级的分析。
上述这个步骤称为分词。除了分词之外，词性标注也通常被认为是词法分析的一部分，词性标注的目的是为每一个词赋予一个类别，这个类别可以是名词(noun)、动词（verb）、形容词（adjective）等。通常来说，属于相同词性的词，在句法中承担类似的角色。
（2）第二层面:句法分析
句法分析是对输人的文本以句子为单位，进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是为了帮助理解句子的含义，另一方面也为更高级的自然语言处理任务提供支持(比如机器翻译、情感分析等)。目前业界存在三种比较主流的句法分析方法:短语结构句法体系，作用是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系;依存结构句法体系，作用是识别句子中词与词之间的相互依赖关系;深层文法句法分析，利用深层文法，例如词汇化树邻接文法，组合范畴文法等对句子进行深层的句法以及语义分析。
上述几种句法分析，依存句法分析属于浅层句法分析，其实现过程相对来说比较简单而且适合在多语言环境下应用，但是其所能提供的信息也相对较少。深层文法句法分析可以提供丰富的句法和语义信息，但是采用的文法相对比较复杂，分析器的运行复杂度也比较高，这使得深层句法分析不太适合处理大规模的数据。短语结构句法分析介于依存句法分析和深层文法句法分析之间。
（3）第三个层面:语义分析
语义分析的最终目的是理解句子表达的真是语义。但是，语义应该采用什么表示形式一直困扰着研究者们，至今这个问题也没有一个统一的答案。语义角色标注（semantic role labeling)是目前比较成熟的浅层语义分析技术。语义角色标注一般都在句法分析的基础上完成，句法结构对于语义角色标注的性能至关重要。基于逻辑表达的语义分析也得到学术界的长期关注。出于机器学习模型复杂度、效率的考虑，自然语言处理系统通常采用级联的方式，即分词、词性标注、句法分析、语义分析分别训练模型。实际使用时，给定输入句子，逐一使用各个模块进行分析，最终得到所有结果。
近年来，随着研究工作的深人，研究者们提出了很多有效的联合模型，将多个任务联合学习和解码，如分词词性联合、词性句法联合、分词词性句法联合句法语义联合等。联合模型通常都可以显著提高分析质量，原因在于联合模型可以让相互关联的多个任务互相帮助，同时对于任何单任务而言，人工标注的信息也更多了。然而，联合模型的复杂度更高，速度也更慢。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。
现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。机器学习范式是不同于一般之前的尝试语言处理。语言处理任务的实现，通常涉及直接用手的大套规则编码。
许多不同类的机器学习算法已应用于自然语言处理任务。这些算法的输入是一大组从输入数据生成的“特征”。一些最早使用的算法，如决策树，产生硬的if-then规则类似于手写的规则，是再普通的系统体系。然而，越来越多的研究集中于统计模型，这使得基于附加实数值的权重，每个输入要素柔软，概率的决策。此类模型具有能够表达许多不同的可能的答案，而不是只有一个相对的确定性，产生更可靠的结果时，这种模型被包括作为较大系统的一个组成部分的优点。
自然语言处理研究逐渐从词汇语义成分的语义转移，进一步的，叙事的理解。然而人类水平的自然语言处理，是一个人工智能完全问题。它是相当于解决中央的人工智能问题使计算机和人一样聪明，或强大的AI。自然语言处理的未来一般也因此密切结合人工智能发展。
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