自然语言处理NLP入门

自然语言处理基础入门教程

第一章：自然语言处理概述

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使机器能够理解和处理人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等领域，并在智能助理、智能客服等人机交互场景中得到了广泛应用。

第二章：文本预处理

在进行自然语言处理之前，我们首先需要对文本进行预处理。文本预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词干化等操作。其中，数据清洗指的是去除文本中的噪声数据，例如特殊字符、HTML标签等；分词将文本切割为一个个独立的词语；去除停用词是指去除一些常用词语，例如“的”、“是”等，这些词语在文本中出现频率较高，但对文本含义不具有太大的贡献；词干化是将词语还原为其原始词根形式，例如“running”还原为“run”。

第三章：词向量表示

为了让计算机能够理解和处理文本，我们需要将文本转化为计算机可识别的向量形式。词向量表示就是一种将单词映射到向量空间中的方法。常用的词向量表示方法有one-hot编码、TF-IDF和词嵌入。其中，one-hot编码将每个词都表示为一个只有一个元素为1的向量，TF-IDF根据词语的频率和逆文档频率计算词权重，而词嵌入则通过训练神经网络将词语映射到一个低维稠密向量空间中。

第四章：文本分类

文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将文本划分到预先定义的若干类别中。常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）。文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域。

第五章：命名实体识别

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。NER技术对于信息抽取、问答系统等任务具有重要意义。常用的NER方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。

Python⾃然语⾔处理NLTK库⽤法⼊门教程【经典】

本⽂实例讲述了Python⾃然语⾔处理 NLTK 库⽤法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：

在这篇⽂章中，我们将基于 Python 讨论⾃然语⾔处理（NLP）。本教程将会使⽤ Python NLTK 库。NLTK 是⼀个

当下流⾏的，⽤于⾃然语⾔处理的 Python 库。

那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？

简单的说，⾃然语⾔处理（ NLP ）就是开发能够理解⼈类语⾔的应⽤程序和服务。

我们⽣活中经常会接触的⾃然语⾔处理的应⽤，包括语⾳识别，语⾳翻译，理解句意，理解特定词语的同义词，以及写出语法

正确，句意通畅的句⼦和段落。

NLP的作⽤

正如⼤家所知，每天博客，社交⽹站和⽹页会产⽣数亿字节的海量数据。

有很多公司热衷收集所有这些数据，以便更好地了解他们的⽤户和⽤户对产品的热情，并对他们的产品或者服务进⾏合适的调

整。

这些海量数据可以揭⽰很多现象，打个⽐⽅说，巴西⼈对产品 A 感到满意，⽽美国⼈却对产品 B 更感兴趣。通过NLP，这类

的信息可以即时获得（即实时结果）。例如，搜索引擎正是⼀种 NLP，可以在正确的时间给合适的⼈提供适当的结果。

但是搜索引擎并不是⾃然语⾔处理（NLP）的唯⼀应⽤。还有更好更加精彩的应⽤。

NLP的应⽤

以下都是⾃然语⾔处理（NLP）的⼀些成功应⽤：

搜索引擎，⽐如⾕歌，雅虎等等。⾕歌等搜索引擎会通过NLP了解到你是⼀个科技发烧友，所以它会返回科技相关的结果。

社交⽹站信息流，⽐如 Facebook 的信息流。新闻馈送算法通过⾃然语⾔处理了解到你的兴趣，并向你展⽰相关的⼴告以及消息，⽽不是⼀些⽆关的信息。

语⾳助⼿，诸如苹果 Siri。

垃圾邮件程序，⽐如 Google 的垃圾邮件过滤程序 ，这不仅仅是通常会⽤到的普通的垃圾邮件过滤，现在，垃圾邮件过

滤器会对电⼦邮件的内容进⾏分析，看看该邮件是否是垃圾邮件。

NLP库

现在有许多开源的⾃然语⾔处理（NLP）库。⽐如：Natural language toolkit (NLTK)Apache OpenNLPStanford NLP suite

⾃然语⾔处理NLP学习笔记⼆：NLP实战-开源⼯具tensorflow与

jiagu使⽤

前⾔：NLP⼯具有⼈推荐使⽤spacy，有⼈推荐使⽤tensorflow。

jiagu的中⽂分词是基于 深度学习的⽅法的。看来甲⾻的分词还是⽐较先进的。分词⼀般有3种，字典的，统计学的，深度学习的。

另：需要⼀点python知识，⾃⾏复习。

1. 环境准备

经过各种折腾，总结如下：TensorFlow运⾏环境需要使⽤Python3.5或以上，建议Python3.7.3，tensorflow ⾄少1.6，建议1.14版本。OS上的C运⾏库Glibc版本⾄少2.23以上。

如果你已经准备好这些环境了，跳过此步。1） Windows:

Python开发⼯具：pycharm 社区版

anaconda 集成了python编译⼯具的管理⼯具

2）Linux：

2.1下载3.7安装包：

2.2 解压:

tar -xvJf Python-3.7.3.tar.xz

2.3 安装依赖包：

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make

yum install libffi-devel -y （如不安装，会报ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes错误）

2.4 编译安装：

./configure prefix=/usr/local/python3

make && make install

2.5 检查效果以及设置Python2，3共存：：

[]# python2 -V

Python 2.7.5[]# python -VPython 2.7.5[]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/pythonln: ⽆法创建符号链接"/usr/bin/python": ⽂件已存在[]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python22[]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python[]# python -VPython 3.7.3[]# ll python*lrwxrwxrwx. 1 root root 30 7⽉ 29 09:46 python -> /usr/local/python3/bin/python3lrwxrwxrwx. 1 root root 9 12⽉ 13 2017 python2 -> python2.7

心桥原创

NLP----活在语言的世界中

文字/陈效

中国人说汉语,美国人说英语.不同国家的人说不同的语言.

在这个意义上,语言是用来沟通交流的工具.

如果从广义上讲,将语言上堆到:传递信息的工具.

那么我们就几乎生活在一个语言的世界中.

我们每天用语言来传递着某种信息,影响着自己和他人.达致不同的成就和多样的人生.

30年前两位美国的天才发现,整合了用语言来影响身心的一套一套系统的方法,并取名为NLP.

翻译过来成为身心语法程序学.

N------身心/神经

神经是台湾的翻译,身心是由香港的李中莹老师翻译过来的.神经是直译,身心是意译.其实本质上并无多大的差别.从小到举手的动作,大到我们去销售,谈判,管理,等等都受到神经系统的控制.

我们还可以做一个简单的类比,会更容易和以前的知识联系起来.在我们的左脑和右脑中,”身心”更偏重在右脑的层面上,在感性和理性上,会更多的在感性层次,在意识和潜意识中,身心也更多的偏重在潜意识.

那么身心≈潜意识/右脑/感性

潜意识对我们极其重要,我们绝大部分的能力,记忆都在潜意识中.我们的情绪,行为习惯都受到他的控制.如果我们能控制或间接的控制到自己的潜意识那么人生的主动权便会拿回自己手中.也就更易拥有一个成功,快乐的人生了.

控制的方法在NLP第二个字母,L---语法中便可找到答案.

NLP中的语言可视为:传递信息的工具.

那么我们的文字语言算语言的一种.

语速,语气,语调,同样可以传递信息.单单一句”我们去吃饭”,在杰出的表演者演绎下可传递出完全不同的信息.诸如爱于恨,愤怒和轻蔑等等.

肢体语言呢,同样是语言的一种.

视觉化的语言呢,比如图形,画面,传递的信息量还挺大的呢

我们的感觉呢,同样也在传递着某种信息. 这样看来,语言包含的面就实在太广了.

我们怎么样用语言来影响着自己的身心状态的呢?

比如,用肢体语言.

最简单的例子便是动作创造情绪.不同的动作,给我们潜意识传达不同的信息.