語義分析演算法

㈠ NLP基礎知識和綜述

一種流行的自然語言處理庫、自帶語料庫、具有分類，分詞等很多功能，國外使用者居多，類似中文的jieba處理庫

為單詞序列分配概率的模型就叫做語言模型。

通俗來說， 語言模型就是這樣一個模型：對於任意的詞序列，它能夠計算出這個序列是一句話的概率。或者說語言模型能預測單詞序列的下一個詞是什麼。

** n-gram Language Models **

N-gram模型是一種典型的統計語言模型（Language Model，LM），統計語言模型是一個基於概率的判別模型.統計語言模型把語言（詞的序列）看作一個隨機事件，並賦予相應的概率來描述其屬於某種語言集合的可能性。給定一個詞彙集合 V，對於一個由 V 中的詞構成的序列S = ⟨w1, · · · , wT ⟩ ∈ Vn，統計語言模型賦予這個序列一個概率P(S)，來衡量S 符合自然語言的語法和語義規則的置信度。用一句簡單的話說，統計語言模型就是計算一個句子的概率大小的這種模型。

n-gram模型可以減輕單詞序列沒有在訓練集中出現過而引起的問題，即數據稀疏問題

n-gram模型問題
對於n-gram模型的問題，這兩頁ppt說的很明白

N-gram模型基於這樣一種假設，當前詞的出現只與前面N-1個詞相關，而與其它任何詞都不相關，整句的概率就是各個詞出現概率的乘積。這些概率可以通過直接從語料中統計N個詞同時出現的次數得到。常用的是二元的Bi-Gram(N=2)和三元的Tri-Gram(N=3).Bi-Gram所滿足的假設是馬爾科夫假設。

一般常用的N-Gram模型是Bi-Gram和Tri-Gram。分別用公式表示如下：

Bi-Gram:P(T)=p(w1|begin) p(w2|w1) p(w3|w2)***p(wn|wn-1)

Tri-Gram:P(T)=p(w1|begin1,begin2) p(w2|w1,begin1) p(w3|w2w1)***p(wn|wn-1,wn-2)

注意上面概率的計算方法：P(w1|begin)=以w1為開頭的所有句子/句子總數；p(w2|w1)=w1,w2同時出現的次數/w1出現的次數。以此類推。

對於其中每項的計算舉個例子：

由上可見Bi-Gram計算公式中的begin一般都是加個<s>標簽。

N-gram存在的問題：

舉一個小數量的例子進行輔助說明：假設我們有一個語料庫（注意語料庫），如下：

老鼠真討厭，老鼠真丑，你愛老婆，我討厭老鼠。

想要預測「我愛老」這一句話的下一個字。我們分別通過 bigram 和 trigram 進行預測。

1）通過 bigram，便是要對 P(w|老)進行計算，經統計，「老鼠」出現了3次，「老婆」出現了1次，通過最大似然估計可以求得P（鼠|老）=0.75，P（婆|老）=0.25， 因此我們通過 bigram 預測出的整句話為: 我愛老鼠。

2）通過 trigram，便是要對便是要對 P(w|愛老)進行計算，經統計，僅「愛老婆」出現了1次，通過最大似然估計可以求得 P（婆|愛 老）=1，因此我們通過trigram 預測出的整句話為: 我愛老婆。顯然這種方式預測出的結果更加合理。

問題一：隨著 n 的提升，我們擁有了更多的前置信息量，可以更加准確地預測下一個詞。但這也帶來了一個問題，當N過大時很容易出現這樣的狀況：某些n-gram從未出現過， 導致很多預測概率結果為0， 這就是稀疏問題。 實際使用中往往僅使用 bigram 或 trigram 。（這個問題可以通過平滑來緩解參考： https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA ）

問題二：同時由於上個稀疏問題還導致N-gram無法獲得上下文的長時依賴。

問題三：n-gram 基於頻次進行統計，沒有足夠的泛化能力。

n-gram總結：統計語言模型就是計算一個句子的概率值大小，整句的概率就是各個詞出現概率的乘積，概率值越大表明該句子越合理。N-gram是典型的統計語言模型，它做出了一種假設，當前詞的出現只與前面N-1個詞相關，而與其它任何詞都不相關，整句的概率就是各個詞出現概率的乘積。它其中存在很多問題，再求每一個詞出現的概率時，隨著N的提升，能夠擁有更多的前置信息量，可以使得當前詞的預測更加准確，但是當N過大時會出現稀疏問題，導致很多詞的概率值為0，為解決這一問題，因此常用的為bigram 或 trigram，這就導致N-gram無法獲得上文的長時依賴。另一方面N-gram 只是基於頻次進行統計，沒有足夠的泛化能力。

神經網路語言模型

2003年 Bengio 提出，神經網路語言模型( neural network language model, NNLM)的思想是提出詞向量的概念，代替 ngram 使用離散變數(高維)，採用連續變數(具有一定維度的實數向量)來進行單詞的分布式表示，解決了維度爆炸的問題，同時通過詞向量可獲取詞之間的相似性。

結合下圖可知它所建立的語言模型的任務是根據窗口大小內的上文來預測下一個詞，因此從另一個角度看它就是一個使用神經網路編碼的n-gram模型。

它是一個最簡單的神經網路，僅由四層構成，輸入層、嵌入層、隱藏層、輸出層。（從另一個角度看它就是一個使用神經網路編碼的n-gram模型）

輸入是單詞序列的index序列，例如單詞『這』在字典（大小為∣V∣）中的index是10，單詞『是』的 index 是23，『測』的 index 是65，則句子「這是測試」通過『這是測』預測『試』，窗口大小內上文詞的index序列就是 10, 23, 65。嵌入層（Embedding）是一個大小為∣V∣×K的矩陣（注意：K的大小是自己設定的，這個矩陣相當於隨機初始化的詞向量，會在bp中進行更新，神經網路訓練完成之後這一部分就是詞向量），從中取出第10、23、65行向量拼成3×K的矩陣就是Embedding層的輸出了。隱層接受拼接後的Embedding層輸出作為輸入，以tanh為激活函數，最後送入帶softmax的輸出層，輸出概率,優化的目標是使得待預測詞其所對應的softmax值最大。

缺點：因為這是通過前饋神經網路來訓練語言模型，缺點顯而易見就是其中的參數過多計算量較大，同時softmax那部分計算量也過大。另一方面NNLM直觀上看就是使用神經網路編碼的 n-gram 模型，也無法解決長期依賴的問題。

RNNLM

它是通過RNN及其變種網路來訓練語言模型，任務是通過上文來預測下一個詞，它相比於NNLM的優勢在於所使用的為RNN，RNN在處理序列數據方面具有天然優勢， RNN 網路打破了上下文窗口的限制，使用隱藏層的狀態概括歷史全部語境信息，對比 NNLM 可以捕獲更長的依賴，在實驗中取得了更好的效果。RNNLM 超參數少，通用性更強；但由於 RNN 存在梯度彌散問題，使得其很難捕獲更長距離的依賴信息。

Word2vec中的CBOW 以及skip-gram，其中CBOW是通過窗口大小內的上下文預測中心詞，而skip-gram恰恰相反，是通過輸入的中心詞預測窗口大小內的上下文。

Glove 是屬於統計語言模型，通過統計學知識來訓練詞向量

ELMO 通過使用多層雙向的LSTM（一般都是使用兩層）來訓練語言模型，任務是利用上下文來預測當前詞，上文信息通過正向的LSTM獲得，下文信息通過反向的LSTM獲得，這種雙向是一種弱雙向性，因此獲得的不是真正的上下文信息。

GPT是通過Transformer來訓練語言模型，它所訓練的語言模型是單向的，通過上文來預測下一個單詞

BERT通過Transformer來訓練MLM這種真正意義上的雙向的語言模型，它所訓練的語言模型是根據上下文來預測當前詞。

以上部分的詳細介紹在NLP之預訓練篇中有講到

語言模型的評判指標

具體參考： https://blog.csdn.net/index20001/article/details/78884646

Perplexity可以認為是average branch factor（平均分支系數），即預測下一個詞時可以有多少種選擇。別人在作報告時說模型的PPL下降到90，可以直觀地理解為，在模型生成一句話時下一個詞有90個合理選擇，可選詞數越少，我們大致認為模型越准確。這樣也能解釋，為什麼PPL越小，模型越好。
一般用困惑度Perplexity（PPL）衡量語言模型的好壞，困惑度越小則模型生成一句話時下一個詞的可選擇性越少，句子越確定則語言模型越好。

簡單介紹
Word2vec是一種有效創建詞嵌入的方法，它自2013年以來就一直存在。但除了作為詞嵌入的方法之外，它的一些概念已經被證明可以有效地創建推薦引擎和理解時序數據。在商業的、非語言的任務中。

背景
由於任何兩個不同詞的one-hot向量的餘弦相似度都為0，多個不同詞之間的相似度難以通過onehot向量准確地體現出來。
word2vec⼯具的提出正是為了解決上⾯這個問題。它將每個詞表⽰成⼀個定⻓的向量，並使得這些向量能較好地表達不同詞之間的相似和類⽐關系。

word2vec模型
word2vec⼯具包含了兩個模型，即跳字模型（skip-gram）和連續詞袋模型（continuous bag of words，CBOW）。word2vec的input/output都是將單詞作為one-hot向量來表示，我們可以把word2vec認為是詞的無監督學習的降維過程。

MaxEnt 模型（最大熵模型）： 可以使用任意的復雜相關特徵，在性能上最大熵分類器超過了 Byaes 分類器。但是，作為一種分類器模型，這兩種方法有一個共同的缺點：每個詞都是單獨進行分類的，標記（隱狀態）之間的關系無法得到充分利用，具有馬爾可夫鏈的 HMM 模型可以建立標記之間的馬爾可夫關聯性，這是最大熵模型所沒有的。

最大熵模型的優點：首先，最大熵統計模型獲得的是所有滿足約束條件的模型中信息熵極大的模型；其次，最大熵統計模型可以靈活地設置約束條件，通過約束條件的多少可以調節模型對未知數據的適應度和對已知數據的擬合程度；再次，它還能自然地解決統計模型中參數平滑的問題。

最大熵模型的不足：首先，最大熵統計模型中二值化特徵只是記錄特徵的出現是否，而文本分類需要知道特徵的強度，因此，它在分類方法中不是最優的;其次，由於演算法收斂的速度較慢，所以導致最大熵統計模型它的計算代價較大，時空開銷大;再次，數據稀疏問題比較嚴重。

CRF(conditional random field) 模型（條件隨機場模型）：首先，CRF 在給定了觀察序列的情況下，對整個的序列的聯合概率有一個統一的指數模型。一個比較吸引人的特性是其為一個凸優化問題。其次，條件隨機場模型相比改進的隱馬爾可夫模型可以更好更多的利用待識別文本中所提供的上下文信息以得更好的實驗結果。並且有測試結果表明：在採用相同特徵集合的條件下，條件隨機域模型較其他概率模型有更好的性能表現。

CRF 可以用於構造在給定一組輸入隨機變數的條件下,另一組輸出隨機變數的條件概率分布模型。經常被用於序列標注，其中包括詞性標注，分詞，命名實體識別等領域。

建一個條件隨機場，我們首先要定義一個特徵函數集，每個特徵函數都以整個句子s，當前位置i，位置i和i-1的標簽為輸入。然後為每一個特徵函數賦予一個權重，然後針對每一個標注序列l，對所有的特徵函數加權求和，必要的話，可以把求和的值轉化為一個概率值。

CRF 具有很強的推理能力，並且能夠使用復雜、有重疊性和非獨立的特徵進行訓練和推理，能夠充分地利用上下文信息作為特徵，還可以任意地添加其他外部特徵，使得模型能夠 獲取的信息非常豐富。

CRF 模型的不足：首先，通過對基於 CRF 的結合多種特徵的方法識別英語命名實體的分析，發現在使用 CRF 方法的過程中，特徵的選擇和優化是影響結果的關鍵因素，特徵選擇問題的好與壞，直接決定了系統性能的高低。其次，訓練模型的時間比 MaxEnt 更長，且獲得的模型很大，在一般的 PC 機上無法運行。

潛在語義分析(Latent Semantic Analysis，LSA)模型
在潛在語義分析(LSA)模型首先給出了這樣一個 『『分布式假設」 :一個 單詞的屬性是由它所處的環境刻畫的。這也就意味著如果兩個單詞在含義上比較接近，那麼它們也會出現在相似的文本中，也就是說具有相似的上下文。
LSA模型在構建好了單詞-文檔矩陣之後，出於以下幾種可能的原因，我們會使用奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD) 的方法來尋找該矩陣的一個低階近似。

概率潛在語義分析(Probability Latent Semantic Analysis ，PLSA)模型
概率潛在語義分析(PLSA)模型其實是為了克服潛在語義分析(LSA)模型存在的一些缺點而被提出的。LSA 的一個根本問題在於，盡管我們可以把 U k 和 V k 的每一列都看成是一個話題，但是由於每一列的值都可以看成是幾乎沒有限制的實數值，因此我們無法去進一步解釋這些值到底是什麼意思，也更無法從概率的角度來理解這個模型。
PLSA模型則通過一個生成模型來為LSA賦予了概率意義上的解釋。該模型假設，每一篇文檔都包含一系列可能的潛在話題，文檔中的每一個單詞都不是憑空產生的，而是在這些潛在的話題的指引下通過一定的概率生成的。

在 PLSA 模型裡面，話題其實是一種單詞上的概率分布，每一個話題都代表著一個不同的單詞上的概率分布，而每個文檔又可以看成是話題上的概率分布。每篇文檔就是通過這樣一個兩層的概率分布生成的，這也正是PLSA 提出的生成模型的核心思想。

PLSA 通過下面這個式子對d和 w 的聯合分布進行了建模:

該模型中的 *z * 的數量是需要事先給定的一個超參數。需要注意的是，上面這 個式子裡面給出了 P (w, d ) 的兩種表達方式，在前一個式子里， *d * 和 w 都是在給定 *z * 的前提下通過條件概率生成出來的，它們的生成方式是相似的，因此是 『『對稱』』 的;在後一個式子里，首先給定 d ，然後根據 P ( z | d ) 生成可能的話題 z ，然後再根據 P (w| z ) 生成可能的單詞 w，由於在這個式子裡面單詞和文檔的生成並不相似， 所以是 『『非對稱』』 的。

上圖給出了 PLSA 模型中非對稱形式的 Plate Notation表示法。其中d表示 一篇文檔，z 表示由文檔生成的一個話題，w 表示由話題生成的一個單詞。 在這個模型中， d和w 是已經觀測到的變數，而z是未知的變數(代表潛在的話題)。

容易發現，對於一個新的文檔而言，我們無法得知它對應的 P ( d ) 究竟是什麼， 因此盡管 PLSA 模型在給定的文檔上是一個生成模型，它卻無法生成新的未知的文檔。該模型的另外的一個問題在於，隨著文檔數量的增加， P ( z | d ) 的參數也會隨著線性增加，這就導致無論有多少訓練數據，都容易導致模型的過擬合問題。這兩點成為了限制 PLSA 模型被更加廣泛使用的兩大缺陷。

潛在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Analysis ， LDA)模型

為了解決 PLSA 模型中出現的過擬合問題，潛在狄利克雷分配(LDA)模型被 Blei 等人提出，這個模型也成為了主題模型這個研究領域內應用最為廣泛的模 型。LDA就是在PLSA的基礎上加層貝葉斯框架，即LDA就是PLSA的貝葉斯版本（正因為LDA被貝葉斯化了，所以才需要考慮歷史先驗知識，才加的兩個先驗參數）。

從上一節我們可以看到，在 PLSA 這個模型里，對於一個未知的新文檔 d ，我們對於 P ( d ) 一無所知，而這個其實是不符合人的經驗的。或者說，它沒有去使用本來可以用到的信息，而這部分信息就是 LDA 中所謂的先驗信息。

具體來說，在 LDA 中，首先每一個文檔都被看成跟有限個給定話題中的每一個存在著或多或少的關聯性，而這種關聯性則是用話題上的概率分布來刻畫的， 這一點與 PLSA 其實是一致的。

但是在 LDA 模型中，每個文檔關於話題的概率分布都被賦予了一個先驗分布，這個先驗一般是用稀疏形式的狄利克雷分布表示的。 這種稀疏形式的狄利克雷先驗可以看成是編碼了人類的這樣一種先驗知識:一般而言，一篇文章的主題更有可能是集中於少數幾個話題上，而很少說在單獨一篇文章內同時在很多話題上都有所涉獵並且沒有明顯的重點。

此外，LDA 模型還對一個話題在所有單詞上的概率分布也賦予了一個稀疏形式的狄利克雷先驗，它的直觀解釋也是類似的:在一個單獨的話題中，多數情況是少部分(跟這個話題高度相關的)詞出現的頻率會很高，而其他的詞出現的頻率則明顯較低。這樣兩種先驗使得 LDA 模型能夠比 PLSA 更好地刻畫文檔-話題-單詞這三者的關系。

事實上，從 PLSA 的結果上來看，它實際上相當於把 LDA 模型中的先驗分布轉變為均勻分布，然後對所要求的參數求最大後驗估計(在先驗是均勻分布的前提下，這也等價於求參數的最大似然估計) ，而這也正反映出了一個較為合理的先驗對於建模是非常重要的。

分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。
現有的分詞演算法可分為三大類：基於字元串匹配的分詞方法、基於理解的分詞方法和基於統計的分詞方法。
按照是否與詞性標注過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結合的一體化方法。

中文分詞根據實現原理和特點，主要分為以下2個類別：

（1）基於詞典分詞演算法
也稱字元串匹配分詞演算法。該演算法是按照一定的策略將待匹配的字元串和一個已建立好的「充分大的」詞典中的詞進行匹配，若找到某個詞條，則說明匹配成功，識別了該詞。常見的基於詞典的分詞演算法分為以下幾種：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和雙向匹配分詞法等。
基於詞典的分詞演算法是應用最廣泛、分詞速度最快的。很長一段時間內研究者都在對基於字元串匹配方法進行優化，比如最大長度設定、字元串存儲和查找方式以及對於詞表的組織結構，比如採用TRIE索引樹、哈希索引等。

（2）基於統計的機器學習演算法
這類目前常用的是演算法是HMM、CRF（條件隨機場）、SVM、深度學習等演算法，比如stanford、Hanlp分詞工具是基於CRF演算法。以CRF為例，基本思路是對漢字進行標注訓練，不僅考慮了詞語出現的頻率，還考慮上下文，具備較好的學習能力，因此其對歧義詞和未登錄詞的識別都具有良好的效果。

常見的分詞器都是使用機器學習演算法和詞典相結合，一方面能夠提高分詞准確率，另一方面能夠改善領域適應性。

隨著深度學習的興起，也出現了 基於神經網路的分詞器 ，例如有人員嘗試使用雙向LSTM+CRF實現分詞器， 其本質上是序列標注 ，所以有通用性，命名實體識別等都可以使用該模型，據報道其分詞器字元准確率可高達97.5%。演算法框架的思路與論文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》類似，利用該框架可以實現中文分詞，如下圖所示：

首先對語料進行字元嵌入，將得到的特徵輸入給雙向LSTM，然後加一個CRF就得到標注結果。

目前中文分詞難點主要有三個：
1、分詞標准 ：比如人名，在哈工大的標准中姓和名是分開的，但在Hanlp中是合在一起的。這需要根據不同的需求制定不同的分詞標准。

2、歧義 ：對同一個待切分字元串存在多個分詞結果。
歧義又分為組合型歧義、交集型歧義和真歧義三種類型。

一般在搜索引擎中，構建索引時和查詢時會使用不同的分詞演算法。常用的方案是，在索引的時候使用細粒度的分詞以保證召回，在查詢的時候使用粗粒度的分詞以保證精度。

3、新詞 ：也稱未被詞典收錄的詞，該問題的解決依賴於人們對分詞技術和漢語語言結構的進一步認識。

典型的文本分類過程可以分為三個步驟：
1. 文本表示（Text Representation）
這一過程的目的是把文本表示成分類器能夠處理的形式。最常用的方法是向量空間模型，即把文本集表示成詞－文檔矩陣，矩陣中每個元素代表了一個詞在相應文檔中的權重。選取哪些詞來代表一個文本，這個過程稱為特徵選擇。常見的特徵選擇方法有文檔頻率、信息增益、互信息、期望交叉熵等等。為了降低分類過程中的計算量，常常還需要進行降維處理，比如LSI。
2. 分類器構建（Classifier Construction）
這一步驟的目的是選擇或設計構建分類器的方法。不同的方法有各自的優缺點和適用條件，要根據問題的特點來選擇一個分類器。我們會在後面專門講述常用的方法。選定方法之後，在訓練集上為每個類別構建分類器，然後把分類器應用於測試集上，得到分類結果。
3. 效果評估（Classifier Evaluation）
在分類過程完成之後，需要對分類效果進行評估。評估過程應用於測試集（而不是訓練集）上的文本分類結果，常用的評估標准由IR領域繼承而來，包括查全率、查准率、F1值等等。

1. Rocchio方法
每一類確定一個中心點（centroid），計算待分類的文檔與各類代表元間的距離，並作為判定是否屬於該類的判據。Rocchio方法的特點是容易實現，效率高。缺點是受文本集分布的影響，比如計算出的中心點可能落在相應的類別之外。

2. 樸素貝葉斯（naïve bayes）方法
將概率論模型應用於文檔自動分類，是一種簡單有效的分類方法。使用貝葉斯公式，通過先驗概率和類別的條件概率來估計文檔對某一類別的後驗概率，以此實現對此文檔所屬類別的判斷。

3. K近鄰(K-Nearest Neightbers, KNN)方法
從訓練集中找出與待分類文檔最近的k個鄰居（文檔），根據這k個鄰居的類別來決定待分類文檔的類別。KNN方法的優點是不需要特徵選取和訓練，很容易處理類別數目多的情況，缺點之一是空間復雜度高。KNN方法得到的分類器是非線性分類器。

4. 支持向量機（SVM）方法
對於某個類別，找出一個分類面，使得這個類別的正例和反例落在這個分類面的兩側，而且這個分類面滿足：到最近的正例和反例的距離相等，而且是所有分類面中與正例（或反例）距離最大的一個分類面。SVM方法的優點是使用很少的訓練集，計算量小；缺點是太依賴於分類面附近的正例和反例的位置，具有較大的偏執。

文本聚類過程可以分為3個步驟：
1. 文本表示（Text Representation）
把文檔表示成聚類演算法可以處理的形式。所採用的技術請參見文本分類部分。
2. 聚類演算法選擇或設計（Clustering Algorithms）
演算法的選擇，往往伴隨著相似度計算方法的選擇。在文本挖掘中，最常用的相似度計算方法是餘弦相似度。聚類演算法有很多種，但是沒有一個通用的演算法可以解決所有的聚類問題。因此，需要認真研究要解決的問題的特點，以選擇合適的演算法。後面會有對各種文本聚類演算法的介紹。
3. 聚類評估（Clustering Evaluation）
選擇人工已經分好類或者做好標記的文檔集合作為測試集合，聚類結束後，將聚類結果與已有的人工分類結果進行比較。常用評測指標也是查全率、查准率及F1值。

1．層次聚類方法
層次聚類可以分為兩種：凝聚（agglomerative）層次聚類和劃分（divisive）層次聚類。凝聚方法把每個文本作為一個初始簇，經過不斷的合並過程，最後成為一個簇。劃分方法的過程正好與之相反。層次聚類可以得到層次化的聚類結果，但是計算復雜度比較高，不能處理大量的文檔。

2．劃分方法
k-means演算法是最常見的劃分方法。給定簇的個數k，選定k個文本分別作為k個初始簇，將其他的文本加入最近的簇中，並更新簇的中心點，然後再根據新的中心點對文本重新劃分；當簇不再變化時或經過一定次數的迭代之後，演算法停止。k-means演算法復雜度低，而且容易實現，但是對例外和雜訊文本比較敏感。另外一個問題是，沒有一個好的辦法確定k的取值。

3．基於密度的方法
為了發現任意形狀的聚類結果，提出了基於密度的方法。這類方法將簇看作是數據空間中被低密度區域分割開的高密度區域。常見的基於密度的方法有DBSCAN, OPTICS, DENCLUE等等。

4．神經網路方法
神經網路方法將每個簇描述為一個標本，標本作為聚類的"原型"，不一定對應一個特定的數據,根據某些距離度量，新的對象被分配到與其最相似的簇中。比較著名的神經網路聚類演算法有:競爭學習（competitive learing）和自組織特徵映射（self-organizing map）[Kohonen, 1990]。神經網路的聚類方法需要較長的處理時間和復雜的數據復雜性，所以不適用於大型數據的聚類。

㈡ nlp演算法是什麼

nlp演算法是自然語言處理。

自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。

相關信息：

自然語言處理是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術。通過人為的對自然語言的處理，使得計算機對其能夠可讀並理解。自然語言處理的相關研究始於人類對機器翻譯的探索。

雖然自然語言處理涉及語音、語法、語義、語用等多維度的操作，但簡單而言，自然語言處理的基本任務是基於本體詞典、詞頻統計、上下文語義分析等方式對待處理語料進行分詞，形成以最小詞性為單位，且富含語義的詞項單元。

㈢ 如何通俗易懂地解釋編譯原理中語法分析的過程

分成詞法分析，語法分析（LL演算法，遞歸下降演算法，LR演算法），語義分析，運行時環境，中間代碼，代碼生成，代碼優化這些部分。其實現在很多編譯原理的教材都是按照85,86出版的那本龍書來安排教學內容的，所以那本龍書的內容格式幾乎成了現在編譯原理教材的定式，包括國內的教材也是如此。一般來說，大學裡面的本科教學是不可能把上面的所有部分都認真講完的，而是比較偏重於前面幾個部分。像代碼優化那部分東西，就像個無底洞一樣，如果要認真講，就是單獨開一個學期的課也不可能講得清楚。所以，一般對於本科生，對詞法分析和語法分析掌握要求就相對要高一點了。

詞法分析相對來說比較簡單。可能是詞法分析程序本身實現起來很簡單吧，很多沒有學過編譯原理的人也同樣可以寫出各種各樣的詞法分析程序。不過編譯原理在講解詞法分析的時候，重點把正則表達式和自動機原理加了進來，然後以一種十分標準的方式來講解詞法分析程序的產生。這樣的做法道理很明顯，就是要讓詞法分析從程序上升到理論的地步。

語法分析部分就比較麻煩一點了。現在一般有兩種語法分析演算法，LL自頂向下演算法和LR自底向上演算法。LL演算法還好說，到了LR演算法的時候，困難就來了。很多自學編譯原理的都是遇到LR演算法的理解成問題後就放棄了自學。其實這些東西都是只要大家理解就可以了，又不是像詞法分析那樣非得自己寫出來才算真正的會。像LR演算法的語法分析器，一般都是用工具Yacc來生成，實踐中完全沒有比較自己來實現。對於LL演算法中特殊的遞歸下降演算法，因為其實踐十分簡單，那麼就應該要求每個學生都能自己寫。當然，現在也有不少好的LL演算法的語法分析器，不過要是換在非C平台，比如Java,Delphi,你不能運用YACC工具了，那麼你就只有自己來寫語法分析器。

㈣ 語義相似度

一、語義相似度的簡介

       在很多情況下，直接計算詞語之間的相似度非常的困哪，一般情況下，先計算詞語之間的距離，再轉換為相似度。

        語義之間的距離，通常有兩種計算方式，一種是通過大量的語料庫進行統計，一種是根據某種本體或分類關系。

        利用大規模的語料庫進行統計，這種基於統計的方鋒悶法主要將上下文信息的概率分布作為詞彙語義相似度的參照依據。基於統計的詞語語義相似度計算方法是一種經驗主義方法，它把詞語相似度的研究建立在可觀察的語言事實上。它是建立在兩個詞語語義相似當且僅當它們處於相似的上下文環境中的這一假設的基礎上。它利用大規模語料庫，將詞語的上下文信息作為語義相似度計算的參照依據。基於統計的定量分析方法能夠對詞彙間的語義相似性進行比較精確和有效的度量，但是這種方法比較依賴於訓練所用的語料庫，計算量大，計算方法復雜，另外，受數據稀疏和數據雜訊的干擾較大，有時會出現明顯的錯誤。

    根據本體或分類關系計算詞語語義距離的方法，一般是利用一部同義詞詞典。一般同義詞詞典都是將所有的片語織在銀高彎一棵或幾棵樹狀的層次結構中。在一棵樹狀圖中，任何結點之間有且只有一條路徑，於是這條路徑的長度就可以作為這兩個概念的語義距離的一種度量。有些研究者考慮的情況更復雜。除了節點件的路徑長度外，還考慮到了其它一些因素。如:概念層次樹的深度，概念層次樹的區域密度等等。基於本體或分類關系的計算方法比較簡單有效，無需用語料庫進行訓練，也比較直念洞觀，易於理解，但這種方法得到的結果受人的主觀意識影響較大，有時並不能准確反映客觀事實。

 二、基於WordNet語義相似度演算法研究

      WordNet中的概念是由概念間關系連接在一起的，每個概念都通過關系和其他概念相連，而整個WordNet則是由概念和關系組成的巨大的網路。最上面圖是WordNet中部分概念網路結構圖。

       下圖是以"car"和「bag」為主體的概念，得到is_a關系樹狀分類圖

㈤ Python中文分詞的原理你知道嗎

中文分詞，即 Chinese Word Segmentation，即將一個漢字序列進行切分，得到一個個單獨的詞。表面上看，分詞其實就是那麼回事，但分詞效果好不好對信息檢索、實驗結果還是有很大影響的，同時分詞的背後其實是涉及各種各樣的演算法的。

中文分詞與英文分詞有很大的不同，對英文而言，一個單詞就是一個詞，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區分標記，需要人為切分。根據其特點，可以把分詞演算法分為四大類：

基於規則的分詞方法

基於統計的分詞方法

基於語義的分詞方法

基於理解的分詞方法

下面我們對這幾種方法分別進行總結。

基於規則的分詞方法

這種方法又叫作機械分詞方法、基於字典的分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個「充分大的」機器詞典中的詞條進行匹配。若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功。該方法有三個要素，即分詞詞典、文本掃描順序和匹配原則。文本的掃描順序有正向掃描、逆向掃描和雙向掃描。匹配原則主要有最大匹配、最小匹配、逐詞匹配和最佳匹配。

最大匹配法（MM）。基本思想是：假設自動分詞詞典中的最長詞條所含漢字的個數為 i，則取被處理材料當前字元串序列中的前 i 個字元作為匹配欄位，查找分詞詞典，若詞典中有這樣一個 i 字詞，則匹配成功，匹配欄位作為一個詞被切分出來；若詞典中找不到這樣的一個 i 字詞，則匹配失敗，匹配欄位去掉最後一個漢字，剩下的字元作為新的匹配欄位，再進行匹配，如此進行下去，直到匹配成功為止。統計結果表明，該方法的錯誤率 為 1/169。

逆向最大匹配法（RMM）。該方法的分詞過程與 MM 法相同，不同的是從句子（或文章）末尾開始處理，每次匹配不成功時去掉的是前面的一個漢字。統計結果表明，該方法的錯誤率為 1/245。

逐詞遍歷法。把詞典中的詞按照由長到短遞減的順序逐字搜索整個待處理的材料，一直到把全部的詞切分出來為止。不論分詞詞典多大，被處理的材料多麼小，都得把這個分詞詞典匹配一遍。

設立切分標志法。切分標志有自然和非自然之分。自然切分標志是指文章中出現的非文字元號，如標點符號等；非自然標志是利用詞綴和不構成詞的詞（包 括單音詞、復音節詞以及象聲詞等）。設立切分標志法首先收集眾多的切分標志，分詞時先找出切分標志，把句子切分為一些較短的欄位，再用 MM、RMM 或其它的方法進行細加工。這種方法並非真正意義上的分詞方法，只是自動分詞的一種前處理方式而已，它要額外消耗時間掃描切分標志，增加存儲空間存放那些非 自然切分標志。

最佳匹配法（OM）。此法分為正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出發點是：在詞典中按詞頻的大小順序排列詞條，以求縮短對分詞詞典的檢索時 間，達到最佳效果，從而降低分詞的時間復雜度，加快分詞速度。實質上，這種方法也不是一種純粹意義上的分詞方法，它只是一種對分詞詞典的組織方式。OM 法的分詞詞典每條詞的前面必須有指明長度的數據項，所以其空間復雜度有所增加，對提高分詞精度沒有影響，分詞處理的時間復雜度有所降低。

此種方法優點是簡單，易於實現。但缺點有很多：匹配速度慢；存在交集型和組合型歧義切分問題；詞本身沒有一個標準的定義，沒有統一標準的詞集；不同詞典產生的歧義也不同；缺乏自學習的智能性。

基於統計的分詞方法

該方法的主要思想：詞是穩定的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰出現的概率或頻率能較好地反映成詞的可信度。可以對訓練文本中相鄰出現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們之間的互現信息。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。當緊密程 度高於某一個閾值時，便可以認為此字組可能構成了一個詞。該方法又稱為無字典分詞。

該方法所應用的主要的統計模型有：N 元文法模型（N-gram）、隱馬爾可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）、最大熵模型（ME）、條件隨機場模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

在實際應用中此類分詞演算法一般是將其與基於詞典的分詞方法結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。

基於語義的分詞方法

語義分詞法引入了語義分析，對自然語言自身的語言信息進行更多的處理，如擴充轉移網路法、知識分詞語義分析法、鄰接約束法、綜合匹配法、後綴分詞法、特徵詞庫法、矩陣約束法、語法分析法等。

擴充轉移網路法

該方法以有限狀態機概念為基礎。有限狀態機只能識別正則語言，對有限狀態機作的第一次擴充使其具有遞歸能力，形成遞歸轉移網路 （RTN）。在RTN 中，弧線上的標志不僅可以是終極符（語言中的單詞）或非終極符（詞類），還可以調用另外的子網路名字分非終極符（如字或字串的成詞條件）。這樣，計算機在 運行某個子網路時，就可以調用另外的子網路，還可以遞歸調用。詞法擴充轉移網路的使用， 使分詞處理和語言理解的句法處理階段交互成為可能，並且有效地解決了漢語分詞的歧義。

矩陣約束法

其基本思想是：先建立一個語法約束矩陣和一個語義約束矩陣， 其中元素分別表明具有某詞性的詞和具有另一詞性的詞相鄰是否符合語法規則， 屬於某語義類的詞和屬於另一詞義類的詞相鄰是否符合邏輯，機器在切分時以之約束分詞結果。

基於理解的分詞方法

基於理解的分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。目前基於理解的分詞方法主要有專家系統分詞法和神經網路分詞法等。

專家系統分詞法

從專家系統角度把分詞的知識（包括常識性分詞知識與消除歧義切分的啟發性知識即歧義切分規則）從實現分詞過程的推理機中獨立出來，使知識庫的維護與推理機的實現互不幹擾，從而使知識庫易於維護和管理。它還具有發現交集歧義欄位和多義組合歧義欄位的能力和一定的自學習功能。

神經網路分詞法

該方法是模擬人腦並行，分布處理和建立數值計算模型工作的。它將分詞知識所分散隱式的方法存入神經網路內部，通過自學習和訓練修改內部權值，以達到正確的分詞結果，最後給出神經網路自動分詞結果，如使用 LSTM、GRU 等神經網路模型等。

神經網路專家系統集成式分詞法

該方法首先啟動神經網路進行分詞，當神經網路對新出現的詞不能給出准確切分時，激活專家系統進行分析判斷，依據知識庫進行推理，得出初步分析，並啟動學習機制對神經網路進行訓練。該方法可以較充分發揮神經網路與專家系統二者優勢，進一步提高分詞效率。

以上便是對分詞演算法的基本介紹。