初識自然語言處理進入自然語言處理世界自然語言是指人類社會約定俗成的，并且區別于人工語言（如計算機程序）的語言。人工語言是一種由人類設計和創建的語言，通常不是由自然語言演化而來。目的：為了實現跨文化交流，創造文化或文學作品；作為編程語言、機器人控制語言等特定領域的工具。知識引入自然語言處理（NLP）/自然語言理解（NLU）對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等進行操作和加工的過程。具體表現形式：機器翻譯、文本摘要、文本分類、文本校對、信息抽取、語音合成、語音識別等。兩個流程：自然語言理解：研究計算機如何理解自然語言文本中包含的意義。自然語言生成：研究計算機如何生成自然語言文本表達給定的意圖、思想等。知識引入發展歷程研究內容常見應用場景自然語言處理的基本流程從1946年至今，NLP技術已經歷70多年的發展歷程，NLP發展歷程如下。發展歷程了解NLP的發展歷程，熟悉歷史，主動把握歷史規律、主動順應歷史大勢，增強歷史主動。喬姆斯基：研究形式語言。香農：研究基于概率和信息論模型。其信息論在概率統計的基礎上對語言和計算機語言進行研究。1956年，喬姆斯基提出了上下文無關語法，并將它運用到NLP中。這項工作直接引起了基于規則和基于概率這兩種不同的NLP技術的產生。而這兩種不同的NLP方法，又引發了數十年有關基于規則方法和基于概率方法孰優孰劣的爭執。萌芽期（1956年以前）二十世紀60年代，法國格勒諾布爾大學的著名數學家沃古瓦開始了自動翻譯系統的研制。為解決各式問題，產生了各種各樣的模型和解決方案。雖然最后的結果并不都盡如人意，但是卻為后來的各個相關分支領域的發展奠定了基礎，如統計學、邏輯學、語言學等。發展期（1960年-1999年）90年代后，在計算機技術的快速發展下，基于統計的NLP取得了相當程度的成果，開始在不同的領域里大放異彩。例如，在機器翻譯領域，由于引入了許多基于語料庫的方法，所以NLP率先取得了突破。發展期（1960年-1999年）20世紀90年代中期：計算機的運行速度和存儲量大幅度增加：為NLP改善了物質基礎，使得語音、語言處理的商品化開發成為可能；1994年萬維網協會成立：在互聯網的沖擊下，產生了很多原來沒有的計算模型，大數據和各種統計模型應運而生。發展期（1960年-1999年）21世紀之后，一大批互聯網公司的產生對NLP的發展起到了不同的推動作用。例如，雅虎搜索、谷歌、百度，以及大量的基于萬維網的應用和各種社交工具，在不同的方面促進了NLP的發展進步。各種數學算法和計算模型顯得越來越重要。深度學習技術將會在NLP領域發揮越來越重要的作用。繁榮期（2000年至今）研究內容文本分類旨在將文本分為預定義的類別或標簽。文本分類技術可以利用自然語言處理、機器學習、深度學習等方法，自動學習和識別文本的特征，然后將其分類到相應的類別中。文本分類技術被廣泛應用于新聞分類、情感分析、垃圾郵件過濾、產品分類等應用場景。文本分類信息抽取旨在從文本數據中自動提取結構化信息，如實體、關系和事件等。信息抽取技術涉及自然語言處理、機器學習、數據挖掘和人工智能等多個領域，可以幫助人們快速準確地從大量的非結構化數據中獲取有用信息。信息抽取技術被廣泛應用于搜索引擎、商業情報、新聞媒體、金融分析、醫療診斷等自然語言處理任務。信息抽取自動摘要旨在從文本數據中自動提取最重要的信息，生成一段簡潔準確的摘要內容。自動摘要技術涉及自然語言處理、機器學習、數據挖掘和人工智能等多個領域，可以幫助人們快速獲取信息、節省時間和勞動成本。自動摘要技術被廣泛應用于新聞媒體、網絡搜索、商業情報、金融分析、科學研究等自然語言處理任務。自動摘要智能問答是一種人工智能技術，旨在幫助用戶快速、準確地獲得所需信息。它使用自然語言處理、信息檢索和機器學習等方法，可以理解用戶提出的自然語言問題，并根據問題內容自動地在大規模數據源中尋找最佳答案。智能問答系統可以廣泛應用于在線客服、智能助手、搜索引擎、教育、醫療等自然語言處理任務。智能問答話題推薦旨在根據用戶的興趣和需求，自動推薦相關的話題和內容，幫助用戶快速獲取所需信息并擴展知識面。話題推薦技術涉及自然語言處理、機器學習、數據挖掘等多個領域，可以通過分析用戶的搜索歷史、瀏覽記錄、社交網絡等數據，來自動推薦與用戶興趣相關的話題和內容。話題推薦技術被廣泛應用于搜索引擎、社交媒體、新聞媒體等自然語言處理任務。話題推薦機器翻譯旨在將一種自然語言的文本自動翻譯成另一種自然語言的文本。機器翻譯利用計算機程序處理和分析文本，并使用語言規則、統計模型和人工智能算法等方法，將源語言（原始語言）文本轉換成目標語言（所需翻譯的語言）文本。機器翻譯的應用非常廣泛，包括國際貿易、外交、跨文化交流、科學研究、語言學習等自然語言處理任務。機器翻譯主題詞識別旨在從文本數據中識別出最能代表該文本主題的關鍵詞。主題詞識別可以幫助人們快速理解文本的主題和重點，從而更好地獲取有用信息。主題詞識別技術利用自然語言處理和機器學習等方法，根據文本的語法、語義、上下文等信息，自動提取出與文本主題相關的關鍵詞。主題詞識別技術被廣泛應用于搜索引擎、新聞媒體、社交媒體等自然語言處理任務。主題詞識別知識庫構建旨在從大量的非結構化文本數據中自動抽取和組織出有用的知識，并將其存儲在結構化的知識庫中。知識庫構建技術可以通過自然語言處理、機器學習和數據挖掘等方法，自動從文本中抽取出實體、屬性、關系和事件等信息，從而幫助人們快速獲取和理解知識。知識庫構建技術被廣泛應用于搜索引擎、智能問答、機器翻譯、語義搜索、智能客服等自然語言處理任務。知識庫構建深度文本表示旨在將自然語言文本表示為向量空間中的向量，從而實現文本的語義理解和文本分類等任務。深度文本表示技術利用深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡和Transformer等，通過多層神經網絡模擬文本在向量空間中的表達，將詞匯和語法結構轉化為數學向量表示，從而提取出文本的重要語義信息。深度文本表示技術被廣泛應用于文本分類、情感分析、實體識別、關系抽取等自然語言處理任務。深度文本表示命名實體識別旨在自動識別文本中的實體，如人名、地名、組織機構名、時間、數字等，并將其分類到預定義的類別中。命名實體識別技術利用自然語言處理和機器學習等方法，通過分析文本的語法、語義、上下文等信息，自動抽取出與實體相關的詞匯，并將其分類到預定義的實體類型中。命名實體識別技術被廣泛應用于搜索引擎、情報分析、智能客服、金融分析等自然語言處理任務。命名實體識別文本生成（TextGeneration）是一種自然語言處理技術，旨在通過計算機程序自動生成符合語法和語義規則的文本內容，可以是一句話、一段話，甚至是一篇文章。文本生成技術利用自然語言處理、機器學習、神經網絡等方法，學習和模擬人類語言的規律和模式，生成符合語言習慣和文化背景的語言輸出。文本生成技術被廣泛應用于對話系統、智能客服、自動化寫作、機器翻譯、音樂創作等自然語言處理任務。文本生成文本分析旨在對大量的非結構化文本數據進行處理和分析，從中提取出有用的信息。文本分析技術可以利用自然語言處理、機器學習、數據挖掘等方法，自動識別和分類文本中的實體、情感、主題、關系等信息，從而幫助人們理解和應對文本數據中的挑戰和機遇。文本分析技術被廣泛應用于市場調研、風險管理、智能客服、智能搜索等自然語言處理任務。文本分析初識自然語言處理進入自然語言處理世界發展歷程研究內容常見應用場景自然語言處理的基本流程常見應用場景電商平臺：文本分類技術可以自動學習和識別商品的特征，如商品名稱、描述、圖片等信息，并將其分類到相應的類別中，如服裝、家具、電子產品等類別。目前國內的主流電商平臺已經廣泛應用文本分類技術，從而提高了商品搜索的效率和準確性，促進了電商行業的快速發展。商品分類金融數據服務平臺：金融數據服務平臺可以利用信息抽取技術從海量的金融數據中抽取出有用的信息，如公司財務指標、行業動態、政策解讀等，并將其組織成結構化的數據形式，方便金融從業者進行數據分析和決策。信息抽取技術在金融行業中具有重要的應用價值，可以提高金融數據處理的效率和準確性，促進金融創新和發展，深入實施創新驅動發展戰略。金融數據抽取新聞聚合應用App：新聞聚合應用App利用自動摘要技術對海量的新聞內容進行處理和分析，自動抽取出新聞的核心內容和關鍵信息，并生成簡潔明了的摘要。通過自動摘要技術，新聞聚合應用App可以實現個性化推薦和快速閱讀，從而提高用戶的體驗和滿意度。自動摘要技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意信息準確性和可讀性等問題。新聞摘要智能客服機器人：智能客服機器人可以利用自然語言處理和機器學習等技術，對用戶提出的問題進行理解和分析，并自動給出準確的答案和解決方案。智能客服機器人的應用場景包括金融服務、電商售后、醫療咨詢等多個領域，可以為用戶提供快速便捷的服務，提高用戶的滿意度和信任度，堅持以人民為中心的發展思想。智能問答技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意語義理解和答案準確性等問題。智能客服社交媒體可以利用話題推薦技術自動分析和識別用戶感興趣的話題，并向用戶推薦相關的話題和內容。社交媒體的話題推薦算法可以根據用戶的興趣和行為習慣，自動學習和調整推薦結果，從而提高用戶的參與度和留存率。話題推薦技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意推薦的準確性和多樣性等問題。社交媒體推薦翻譯軟件：翻譯軟件可以利用機器翻譯技術將不同語言之間的文字、語音和圖像內容進行快速自動翻譯，實現跨語言交流。例如，翻譯軟件的應用場景包括出境旅游、海外學習、國際商務等多個領域，可以為用戶提供便捷和準確的翻譯服務，提高用戶的體驗和交流效率。機器翻譯技術的應用和效果需要結合具體的語言和領域來進行評估和優化，尤其需要注意語言的差異性和翻譯質量的保障。翻譯服務短視頻平臺：短視頻平臺可以利用主題詞識別技術對用戶發布的視頻進行情感分析，自動識別和分類出視頻中包含的主題詞和情感傾向，如歡樂、悲傷、驚喜等。短視頻平臺的情感分析算法可以根據用戶的觀看歷史和行為習慣，自動學習和調整分析結果，從而為用戶推薦更加符合其興趣和情感需求的短視頻內容。可以提高短視頻平臺的用戶體驗和留存率。主題詞識別技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意情感的多樣性和表達方式的差異性等問題。情感分析在線教育平臺：在線教育平臺可以利用知識庫構建技術，將豐富的教育資源組織成一個結構化的知識庫，供教師和學生進行知識點的查詢和學習。知識庫構建技術可以根據不同學科和教學階段，自動學習和優化知識庫的內容和結構，從而提高教學效果和學習成效。推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國。知識庫構建技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意知識的準確性和多樣性等問題。智能教育在線教育平臺：搜索引擎可以利用深度文本表示技術，將用戶輸入的查詢語句和網頁內容進行深度理解和匹配，從而提高搜索結果的相關性和準確性。搜索引擎的深度文本表示算法可以自動學習和提取出文本的特征和語義信息，包括詞匯、句法和語境等多個方面，從而更加精準地理解用戶的搜索意圖和需求。深度文本表示技術的應用和效果需要結合具體的領域和場景來進行評估和優化，尤其需要注意對文本的語義理解和表示的準確性、可解釋性等問題。智能搜索引擎銀行理財產品：銀行的命名實體識別算法可以自動識別和抽取出客戶在交易中涉及到的命名實體，如股票名稱、基金名稱、債券名稱等，從而實現更加精準的客戶分析和風險控制。命名實體識別技術在金融行業中的應用具有重要的價值，可以提高客戶的投資收益和風險管理能力，促進金融行業的發展和穩定。命名實體識別技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意對命名實體的識別準確性和多樣性等問題。金融產品推薦智能寫作工具：智能寫作工具可以利用文本生成技術，自動生成符合要求的文章、短文和廣告文案等。用戶可以通過指定文章的主題、風格、字數、段落數等參數，得到一篇滿足要求的文章，從而提高文案編寫的效率和質量。文本生成技術在智能寫作領域中具有重要的應用價值，可以大幅度降低人工編寫文本的時間和成本，促進信息產業的發展和創新。文本生成技術的應用和效果需要結合具體的場景和需求來進行評估和優化，尤其需要注意文本的流暢性和自然度等問題。文本創作智能寫作工具：主題建模可以幫助用戶從大量文本數據中自動發現主題或話題，并識別文本中隱含的語義信息和關系。主題建模技術可以結合機器學習、深度學習等技術來實現，如概率主題模型、深度神經網絡等，可以根據不同的數據特點和分析目標進行選擇和調優。文本分析技術在主題建模中的應用也需要考慮數據的多樣性和異構性等問題，需要對文本數據進行預處理和清洗，選擇合適的特征和模型進行分析和建模，以達到更好的效果和效率。主題建模發展歷程研究內容常見應用場景自然語言處理的基本流程自然語言處理的基本流程語料獲取1324利用已經構建好的數據集或第三方語料庫。獲取網上數據。制定數據收集策略獲取數據。與第三方合作獲取數據。語料預處理為貫徹高質量發展精神，獲取語料后還需要對語料進行預處理，常見的語料預處理如下。去除數據中非文本部分。大多數情況下，獲取到的文本數據存在很多無用的部分，如爬取的一些HTML代碼、CSS標簽和無用標點符號等，這些無用信息都需要分步驟去除。少量的非文本內容可以直接用Python的正則表達式刪除，復雜的非文本內容可以通過Python的BeautifulSoup庫去除。中文分詞。由于中文文本沒有像英文單詞空格隔開，不能直接像英文那樣通過空格和標點符號完成分詞，所以一般使用分詞算法完成分詞。常用的中文分詞工具有很多，如jieba、FoolNLTK、HanLP、THULAC、NLPIR、LTP等。語料預處理詞性標注。將自然語言中的每個詞語與其所屬的語法范疇（即詞性）對應起來，如名詞、動詞、形容詞等，常用的詞性標注方法有基于規則的算法、基于統計的算法等。去停用詞。停用詞是在文本處理中需要被過濾掉的一些常見詞匯，如連詞、介詞、助詞、代詞、數詞、形容詞等，停用詞通常對文本分析并無多大意義。中文文本中存在大量的虛詞、代詞，或者沒有特定含義的動詞、名詞時，在文本分析過程中需要去掉。文本向量化對文本進行處理可調用的模型：詞袋模型（BagofWords）；獨熱表示；TF-IDF表示；n元語法（n-gram）模型；Word2vec模型等。模型構建機器學習模型：KNN、SVM、NaiveBayes、決策樹、K-Means等。深度學習模型：RNN、CNN、LSTM、Seq2Seq、FastText、TextCNN等。模型訓練訓練時可先使用小批量數據進行試驗，避免出現直接使用大批量數據訓練而導致訓練時間過長等問題。注意3個問題：在訓練集上表現很好，但在測試集上表現很差的過擬合問題；模型不能很好地擬合數據的欠擬合問題；防止出現梯度消失和梯度爆炸等問題。模型評價評價指標主要有準確率（Accuracy）、精確率（Logloss）、召回率、F1值、ROC曲線、AUC曲線等。分類模型：準確率、精確率、AUC等。同一種評價方法也往往適用于多種類的模型。對于實際的生產環境，模型性能評價的側重點也不一樣，不同的業務場景對模型的性能有不同的要求。熟悉常見處理工具進入自然語言處理世界常見的自然語言處理工具常見的語音處理工具常見的自然語言處理工具SpaCyTorchtextHanLPGensimNLTK0304020105Torchtext主要用于文本數據的預處理和文本分類、情感分析等自然語言處理任務。Torchtext可以實現自動化數據的加載、數據的處理和訓練數據集的構建，也可以通過使用其內置的詞向量和詞表構建詞嵌入。同時，Torchtext還提供了多種數據集處理方法和文本數據預處理功能。SpaCySpaCy是一個高效且功能強大的自然語言處理工具，能夠進行分詞、命名實體識別、詞性標注、依存句法分析等任務。SpaCy在處理速度上較快，在性能和準確率方面表現也較好，因此在實際應用中得到了廣泛的應用。SpaCy的特點是它支持多種語言，并提供了一些方便的接口和API，便于用戶快速使用。HanLPHanLP是一個基于Java實現的中文自然語言處理工具包，它也提供了Python語言的支持，可以幫助用戶進行中文分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析等任務。HanLP使用了一些比較先進的技術和算法，如CRF算法和深度學習等，在中文處理效果和速度上有一定的優勢。HanLP提供了一個方便易用的界面和API，也支持多種操作系統和語言。GensimGensim是一個Python中用于處理文本數據的工具包，它可以幫助用戶進行主題建模、相似度計算、詞向量構建、文本聚類等任務。Gensim的主要功能是構建詞向量，通過Word2Vec等模型，Gensim可以將文本中的詞轉換成高維向量，從而使得文本可以進行計算和比較。Gensim還支持多種語言和多種數據格式，如文本、XML等格式。NLTKNLTK是一個Python中用于自然語言處理的工具包，它包含了一些用于處理文本數據的模型和算法，可用于處理如分詞、詞性標注、句法分析、語義分析、情感分析等任務。NLTK支持多種語言，并提供了豐富的數據集和語料庫，方便用戶進行自然語言處理的研究和應用。NLTK的文檔和教程也比較詳細，有助于用戶快速入門和使用。常見的自然語言處理工具工具名稱優點缺點Torchtext可以輕松地對文本數據進行預處理、標記化、詞匯表構建等任務，同時與PyTorch深度學習框架的集成非常方便文本預處理功能較為基礎，不太適合處理一些復雜的文本數據SpaCy具有強大的自然語言處理功能，支持多種語言的分詞、命名實體識別、依存句法分析等任務，且速度快、內存占用小文本預處理功能較為基礎，不太適合處理一些復雜的文本數據HanLP專門針對中文文本處理而設計，支持中文分詞、詞性標注、命名實體識別等任務，且具有高度的可定制性和靈活性對于其他語種的文本處理能力較為有限Gensim主要用于文本的向量化和相似度計算等任務，具有一些獨特的模型和算法，如word2vec和LSI等不太適合進行其他類型的文本處理任務，如分詞、詞性標注等NLTK作為Python的一個開源自然語言處理庫，提供了豐富的文本處理工具和算法，可以用于各種類型的文本處理任務對于大規模文本處理和處理復雜文本數據的效率相對較低常見的語音處理工具LibrosaWaveTorchaudioPaddleSpeech03040201WaveWave支持許多不同的音頻格式，如WAV、AIFF和MP3等。Wave提供了讀取和寫入WAV文件的功能，并允許用戶對音頻信號進行基本操作，如采樣率轉換、截斷、歸一化等。Wave的優點是它易于使用，不需要安裝額外的庫，適合初學者入門。LibrosaLibrosa是一個開源的Python庫，專門用于音頻和音樂信號處理，是深度學習中音頻處理的重要工具之一，可用于語音識別、情感識別等任務。Librosa提供了一系列功能，如讀取、處理、可視化音頻文件，以及實現一些音頻特征提取和轉換，如梅爾頻率倒譜系數（MFCC）、光譜質心等。它可以用于許多不同的音頻應用中，如音樂信息檢索、語音識別等。Librosa支持多種音頻格式，如WAV、MP3、FLAC等。TorchaudioTorchaudio是PyTorch的一個擴展庫，用于音頻和語音信號處理。Torchaudio提供了一系列音頻處理函數，如音頻讀取、變換、增強、轉換等函數，以及支持多種音頻格式的解碼器。Torchaudio與PyTorch緊密集成，可以直接處理音頻數據，方便深度學習中的音頻分類、語音識別等任務。TorchAudio可以用于讀取和寫入音頻文件、應用數字信號處理、生成聲音、提取音頻特征等。PaddleSpeechPaddleSpeech是飛槳（PaddlePaddle）的一個擴展庫，專門用于語音信號處理和語音識別。提供了一些預訓練模型，如DeepSpeech2、Transformer-Transducer等，以及音頻處理函數，如音頻讀取函數read_wav、音頻特征提取函數transform、語音增強函數SpecAugment等。PaddleSpeech支持多種任務，如語音識別、語音合成等。常見的語音處理工具工具名稱優點缺點Wave是Python標準庫中的一個模塊，易于安裝和使用；能夠處理多種音頻格式不支持高級的音頻特征提取和數據增強Librosa專門為音頻處理而設計，提供了豐富的音頻特征提取和轉換工具；有很好的文檔和社區支持只支持少數幾種音頻格式；相比其他工具，速度可能較慢Torchaudio使用PyTorch作為后端，易于與PyTorch模型集成；能夠處理多種音頻格式，支持數據增強和音頻特征提取相對較新，文檔和社區支持相對不足PaddleSpeech使用PaddlePaddle作為后端，可與PaddlePaddle模型集成；支持多種語音任務（如語音識別、聲音分割等）；提供了豐富的預處理工具相對較新，文檔和社區支持相對不足初識語音處理進入自然語言處理世界背景介紹語音處理是一門融合語音信號處理、機器學習、數字信號處理和人工智能等多個領域的交叉學科。它在改善人機交互、智能音箱、智能客服等方面的發展有著重要的推動作用，具有廣闊的應用前景。發展歷程研究內容常見應用場景語音處理的基本流程發展歷程萌芽期最初，人們將注意力放在語音信號的分析和合成上。20世紀50年代，人們開始研究如何從語音信號中提取出語音特征，并將其用于語音識別。20世紀70年代，出現了第一個語音識別系統，但它的準確性很低，只能識別出極少量的詞匯。發展期20世紀80年代，語音處理技術得到了迅速發展，出現了基于神經網絡的語音識別系統，準確率得到了顯著提高。20世紀90年代，語音處理技術進一步發展，出現了新的算法和方法，如隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。這些算法和方法被廣泛應用于語音識別、語音合成、語音增強等領域。繁榮期21世紀以來，隨著計算機技術和機器學習技術的快速發展，語音處理技術得到了進一步的發展。深度學習技術的引入使得語音識別和語音合成的準確率和效果得到了顯著提高。同時，自然語言處理和語音處理技術的結合，使得語音識別和理解更加準確和精確。此外，人們開始研究基于語音的情感分析、說話人識別等新的應用領域，推動了語音處理技術的不斷發展和創新。研究內容語音識別語音識別是指將語音信號轉換為文字或語義信息的過程。在語音信號處理方面，語音識別研究關注的主要問題是如何有效地將語音信號轉換為數字信號，以便于計算機進行處理。在自然語言處理方面，語音識別研究主要關注的問題是如何將語音信號轉換為自然語言文本或語義信息。語言識別是語音處理的重要應用之一。語音識別技術可以應用于語音控制、語音搜索、語音翻譯等領域。語音合成語音合成是一種人機交互技術，它將電腦內部的文字或語音指令轉換成可聽的人類語音，使計算機能夠模擬人的語音和音樂表現能力，以便更好地與人類進行交互和溝通。它需要多個學科的知識結合，包括語言學、信號處理、模式識別、計算機科學等。語音合成技術可以應用于語音提示、語音導航等領域。語音增強語音增強是指對低質量的語音信號進行處理，提高信號的清晰度和質量。語音增強的研究內容有語音信號降噪，去除噪聲；增強語音信號的特征，如聲音的清晰度、響度等；生源定位和跟蹤，確定語音信號的源頭位置和運動軌跡，以便更好地進行語音增強和信號分離。此外，研究如何在語音增強的同時提高語音識別的準確率也是一個重要的方向。語音增強技術可以應用于語音通信、語音會議等領域。聲音識別聲音識別是指識別不同聲音的能力，包括背景噪聲、環境聲音和人聲等。其主要研究內容包括語音信號處理、語音特征提取、聲學模型訓練，以及語言模型訓練等方面。聲音識別技術可以應用于安防領域、環境監測等領域。常見應用場景語音助手語音識別的常見應用場景之一是語音助手。例如，使用語音助手向智能音箱發出指令：“播放音樂”或“增加音量”。在語言助手應用場景中，語音識別技術可以將用戶的語音指令轉化為相應的文本，再由自然語言處理技術解析文本指令，從而實現語音交互。自動朗讀系統語音合成的常見應用場景之一是自動朗讀系統。例如，讀書軟件可以打開聽書模式，自動朗讀書籍內容。在自動朗讀系統應用場景中，自然語言處理技術會將文本轉化為語音信號，再由語音合成技術將語音信號轉化為聲音，從而實現語音交互。錄音和廣播語音增強的常見應用場景之一是錄音和廣播。在錄音和廣播領域，語音增強技術可以提高錄音質量，減少環境噪聲、風吹聲等對語音的干擾，使錄音或廣播的內容更加清晰、易于聽取。通過應用語音增強技術，可以提升語音信號的品質和可識別性，改善語音交互的效果，在各種語音應用場景中提供更好的用戶體驗和功能性。出入口身份驗證聲音識別的常見應用場景之一是出入口身份驗證。通過識別不同的聲音來源，將人的聲音特征用于身份驗證和鑒別，聲音識別技術可以應用于出入口控制系統，如公司大門、安全區域、特定場所的身份驗證。該應用通過分析和比對訪問者的聲音特征，能夠快速準確地識別合法人員，并且授權其進入或離開特定區域。語音處理的基本流程音頻加載在語音處理中，需要將音頻文件加載到內存中，以便后續處理。音頻文件通常是以WAV、MP3等格式保存的，可以使用相應的庫或工具來讀取對應格式的音頻文件。數據預處理需要進行采樣率轉換，將原始語音信號的采樣率調整為模型所需的采樣率；進行去噪處理，通過降低或消除背景噪音來提高語音信號的質量；進行音頻分割，將長的語音信號分割成較短的音頻段，以便后續處理；進行音量歸一化，調整音頻的音量級別，使其在一定范圍內統一。語音數據預處理有助于提高語音信號的質量，并為特征提取和語音識別階段提供更好的輸入。特征提取目的：將音頻數據轉化為數值特征，以便后續的建模和分析。常用的語音特征包括短時能量、過零率、梅爾頻率倒譜系數（MFCC）等。MFCC是目前應用較為廣泛的一種特征，可以通過將音頻信號轉化為頻譜圖，并在此基礎上應用一系列濾波器、對數變換等操作來計算得到。模型構建模型構建是指根據任務需求選擇合適的模型，并進行模型設計和實現。語音處理中，常用的模型包括基于傳統機器學習方法的模型（如支持向量機、決策樹等）和基于深度學習的模型（如卷積神經網絡、循環神經網絡等）。模型訓練需要使用標注好的語音數據對模型進行訓練。訓練數據通常被分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型參數，驗證集用于調整模型參數和選擇最佳模型；測試集用于評估模型的性能。模型評價評價指標包括準確率、召回率、F1值等。在語音處理中，還需要使用一些特定的評價指標來評估模型的性能，如音頻識別任務中的識別率、語音合成任務中的自然度和流暢度等。根據評價結果，可以對模型進行優化和改進。項目任務進入自然語言處理世界配置NLP環境配置語音處理環境配置NLP環境1配置Python環境2安裝NLP相關庫3下載數據集4測試環境配置是否成功配置Python環境本項目通過Anaconda安裝Python環境。2配置環境變量3檢驗Anaconda是否安裝成功1安裝Anaconda完成配置配置Python環境安裝Anaconda基本步驟：①下載Anaconda安裝包。通過官方鏡像或國內鏡像源下載歷史版本，本項目將安裝2020.07版本的Anaconda。此處將通過清華鏡像源下載Anaconda安裝包，即打開清華大學TUNA網站，并單擊“開源鏡像站”圖標。配置Python環境②在鏡像列表中找到“anaconda”選項，并單擊進入。③在anaconda列表中，單擊“archive/”進入Anaconda歷史版本頁面。配置Python環境④在archive列表中，找到“Anaconda3-2020.07”開頭的文件，選擇與自己計算機對應的操作系統版本，并進行下載。本項目以Windows操作系統為例，單擊“07-Windows-x86_64.exe”即可進行下載。配置Python環境⑤Anaconda安裝包下載完成后，雙擊已下載好的安裝包，單擊“Next”按鈕。⑥單擊“IAgree”按鈕，同意相關協議并進入下一步。配置Python環境⑦選擇圖所示的“AllUsers（requiresadminprivileges）”單選按鈕，并單擊“Next”按鈕進入下一步。⑧單擊“Browse”按鈕，選擇合適的安裝路徑（注：路徑名稱最好為全英文），選擇完成后單擊“Next”按鈕進入下一步。配置Python環境⑨在圖中，第一個選項表示Anaconda自動添加環境變量，本項目將不做勾選，因為自動添加環境變量后，使用時有可能會出現問題，以致于后續需要手動添加環境變量；第二個選項表示Anaconda使用的Python版本為3.8，此處將勾選以配置Python3.8，然后單擊“Install”按鈕，開始安裝。配置Python環境⑩安裝完成后，將會出現“InstallationCompelete”提示，此時單擊“Next”。?單擊圖中的“Finish”按鈕即可完成Anaconda安裝。配置Python環境配置環境變量基本步驟：①在系統搜索欄中搜索“環境變量”，單擊“編輯系統環境變量”；在“高級”列表下，單擊“環境變量”按鈕。配置Python環境②在“系統變量”下，找到并選中“Path”變量，單擊“編輯”按鈕，彈出“編輯環境變量”對話框。配置Python環境③單擊“新建”按鈕，將Anaconda的安裝路徑加入環境變量中，隨后單擊“確定”按鈕完成環境變量的添加。配置Python環境檢驗Anaconda是否安裝成功基本步驟：①打開CMD，在CMD中輸入“python”并回車后，將會啟動Python解釋器，并列出版本號信息和一些幫助信息，以及一個命令提示符“>>>”，等待用戶輸入Python代碼，則表示Python環境配置成功。配置Python環境②關閉Python解釋器，在CMD中輸入“condainfo”命令，將會顯示當前conda環境的信息。若顯示如圖所示的信息，則說明Anaconda完成安裝，否則需要到安裝路徑下找到uninstall文件卸載重裝。項目任務進入自然語言處理世界配置NLP環境配置語音處理環境配置NLP環境1配置Python環境2安裝NLP相關庫3下載數據集4測試環境配置是否成功安裝NLP相關庫Anaconda已經自帶有大部分庫，對于一些沒有的庫，可以使用pipinstall命令進行安裝。pipinstallnltk==3.5（注：在jupyternotebook下輸入的是!pipinstallnltk==3.5）例如，安裝NLTK庫，在CMD中輸入如下命令，即可完成安裝。庫名版本安裝命令NLTK3.5pipinstallnltk==3.5jieba0.42.1pipinstalljieba==0.42.1sklearn-crfsuite0.3.6pipinstallsklearn-crfsuite==0.3.6pandas1.3.0pipinstallpandas==1.3.0Gensim4.2.0pipinstallgensim==4.2.0PyPDF23.0.1pipinstallPyPDF2==3.0.1NumPy1.21.6pipinstallnumpy==1.21.6安裝NLP相關庫本項目還需要安裝的NLP相關庫：庫名版本安裝命令pyhanlp0.1.84pipinstallpyhanlp==0.1.84scikit-learn1.0.2pipinstallscikit-learn==1.0.2Matplotlib3.3.0pipinstallmatplotlib==3.3.0NLP0.12.3pipinstallsnownlp==0.12.3Imageio2.26.0pipinstallimageio==2.26.0WordCloudpipinstallwordcloud==安裝NLP相關庫本項目還需要安裝的NLP相關庫：安裝NLP相關庫若用戶想要使用GPU加速運行PyTorch中的模型訓練，則需要安裝CUDA和cuDNN，基本步驟如下。①安裝NVDIA驅動，進入NVDIA官網選擇對應顯卡的版本，下載相應的顯卡驅動安裝包，隨后選擇精簡，單擊“下一步”即可開始安裝。安裝NLP相關庫②NVDIA驅動安裝完成后，打開CMD輸入“nvidia-smi”命令，即可查看CUDA版本。安裝NLP相關庫③驗證CUDA是否安裝成功，可以通過CMD輸入“nvcc--version”與“setcuda”命令進行查看，前者可以顯示安裝的CUDA版本號，后者可以查看CUDA設置的環境變量。安裝NLP相關庫④安裝好CUDA后，若需要使用GPU加速深度學習計算，則建議安裝cuDNN；若只使用CPU進行運算，則可以直接進入下一步安裝PyTorch。進入NVIDIA開發者網站NVIDIA.DEVELOPER網頁，搜索“cuDNN”，即可搜索進入cuDNN下載頁面。安裝NLP相關庫⑤單擊“DownloadcuDNN”進入下載網頁（注意：該步驟需要讀者自行注冊賬號才能下載），再選擇對應安裝的CUDA的版本進行下載即可。安裝NLP相關庫⑥cuDNN下載好以后，將所得的文件進行解壓，然后將文件復制到CUDA的安裝目錄下，通常在路徑C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\版本號下，若有文件，則覆蓋原有文件即可。安裝NLP相關庫安裝完CUDA和cuDNN后，可以進行PyTorch的安裝，基本步驟如下。①進入PyTorch官網，找到官網中的“PreviousversionsofPyTorch”按鈕，并單擊進入歷史版本下載界面，找到與CUDA版本對應的PyTorch安裝命令，本項目將安裝1.4.0版本的PyTorch。安裝NLP相關庫②復制LinuxandWindows下的代碼，在開始菜單欄下，打開“AnacondaPrompt”，并將復制后的代碼進行粘貼后運行，即可成功安裝PyTorch。在所有庫安裝完成后，打開“AnacondaPrompt”，輸入“condalist”命令，即可查看所有已經安裝的庫，其中，包含Anaconda自帶的標準庫，可以清晰查看到本項目安裝后的PyPDF2和pyhanlp庫。下載數據集在進行NLP任務時，需要使用相應的自然語言處理語料庫（NLTK數據集）。punktstopwordsaveraged_perceptron_taggerWordnet打開Python解釋器，輸入、運行代碼，下載NLTK數據集。測試環境配置是否成功打開Python解釋器，輸入、運行測試代碼，測試環境配置是否成功。運行代碼，輸出測試結果如下，表明環境配置成功。['Hello',',','world','!','This','is','a','sample','text','for','NLP','analysis','.']['Hello',',','world','!','sample','text','NLP','analysis','.'][('Hello','NNP'),(',',','),('world','NN'),('!','.'),('This','DT'),('is','VBZ'),('a','DT'),('sample','JJ'),('text','NN'),('for','IN'),('NLP','NNP'),('analysis','NN'),('.','.')]配置NLP環境配置語音處理環境配置語音處理環境配置語音處理環境的步驟:安裝語音處理相關庫安裝PaddlePaddle框架安裝語音處理相關庫本項目需要的語音處理相關庫：庫名版本安裝命令Librosa0.8.1pipinstalllibrosa==0.8.1python-speech-features0.6pipinstallpython-speech-features==0.6SciPy1.7.3pipinstallscipy==1.7.3hmmlearn0.2.8pipinstallhmmlearn==0.2.8pyttsx32.90pipinstallpyttsx3==2.90pathlib22.3.7.post1pipinstallpathlib2==2.3.7.post1soundfile0.12.1pipinstallsoundfile==0.12.1安裝PaddlePaddle框架在配置語音處理環境時，安裝PaddlePaddle框架是非常重要的一步。通過安裝PaddlePaddle，可以利用其豐富的工具和庫來構建和訓練自定義的語音處理模型，實現準確的語音識別和高質量的語音合成。PaddlePaddle提供了高效的計算框架和優化算法，能夠支持大規模深度學習模型的訓練和推理。智能語音技術的不斷發展，也體現了我國堅持創新驅動的發展戰略。安裝PaddlePaddle框架①安裝PaddlePaddle和相關依賴，在PaddlePaddle官網的“安裝”欄目下，找到PaddlePaddle的安裝命令。此處選擇Windows操作系統、pip安裝方法、CPU設備，表示計劃在沒有GPU加速的Windows系統環境中進行PaddlePaddle的使用和開發。安裝PaddlePaddle框架在CMD中運行以下命令，使用pip安裝PaddlePaddle2.4.2版本，即可安裝PaddlePaddle深度學習框架及其相關依賴。python-mpipinstallpaddlepaddle==2.4.2-i/simple安裝PaddlePaddle框架②安裝PaddleAudio和PaddleSpeech庫，它們都是基于PaddlePaddle深度學習框架開發的語音處理庫，因此在安裝它們之前，需要確保已經成功安裝了PaddlePaddle深度學習框架。注意：在該步驟中，不需要進行其他環境的配置。在CMD中運行以下命令，使用pip安裝PaddleSpeech1.2.0和PaddleAudio1.0.1。pipinstallpaddlespeech==1.2.0pipinstallpaddleaudio==1.0.1安裝PaddlePaddle框架③測試安裝是否成功，使用PaddleAudio庫中的load_wav函數加載名為“example.wav”的音頻文件，并將音頻數據存儲在audio變量中，采樣率存儲在sr變量中。運行代碼，得到音頻文件的采樣率和音頻數據的形狀信息，結果如下，表明環境配置成功。采樣率:16000音頻數據:(32000,)了解語料庫

初識文本基礎處理語料庫是自然語言處理領域中一個重要的基礎工具，是進行語言學研究和自然語言處理任務的基礎。構建和應用語料庫可以深入挖掘文本數據中的信息，幫助人們更好地理解和應用自然語言。通過構建價值觀語料庫，收集與社會主義核心價值觀相關的文本數據，如富強、民主、誠信、友善等，為深入研究和分析社會主義核心價值觀提供重要數據支持。知識引入語料庫概述語料庫的構建與應用語料庫概述定義：為某一個或多個應用而專門收集的、有一定結構的、有代表性的、可以被計算機程序檢索的、具有一定規模的語料集合。實質：經過科學取樣和加工的大規模電子文本庫。語料庫概述語料庫特征：存放的是真實出現過的語言材料；是以計算機為載體，承載語言知識的基礎資源；是對真實語料進行加工、分析和處理的資源。語料庫概述語料庫的分類：平衡結構語料庫與自然隨機結構語料庫平衡結構語料庫著重點：代表性、平衡性。預先設計語料庫中語料的類型。定義好每種類型語料所占的比例。按定義好的比例去采集組成語料庫。歷史上第一個機讀語料庫布朗語料庫。平衡結構語料庫與自然隨機結構語料庫自然隨機結構語料庫按照某個原則隨機去收集組成語料，主要有：《圣經》語料庫；狄更斯著作語料庫；英國著名作家語料庫；北京大學開發的《人民日報》語料庫。通用語料庫與專用語料庫通用語料庫：不做特殊限定。專用語料庫：限于某一領域，為了某種專門的目的而采集，主要有：新聞語料；科技語料庫；中小學語料庫；北京口語語料庫。共時語料庫與歷時語料庫共時語料庫為了對語言進行共時研究而建立的語料庫。無論所采集語料的時間段有多長，只要研究的是一個時間平面上的元素或元素的關系，則是共時研究。中文地區漢語共時語料庫：采用共時性視窗模式，剖析來自中文地區有代表性的定量中文媒體語料。共時語料庫與歷時語料庫歷時語料庫為了對語言進行歷時研究而建立的語料庫。研究一個歷時切面中元素與元素關系的演化。原國家語委建設的國家現代漢語語料庫：收錄的是1919年-至今的現代漢語的代表性語料。語料庫概述語料庫的構建與應用各種語料庫的研究正朝著不斷擴大庫容量、深化加工和不斷拓展新的領域等方向繼續發展。了解語料庫的構建原則、應用，及語料分析常用庫NLTK，是構建與應用語料庫的前提。語料庫的構建與應用語料庫的構建原則構建高質量的語料庫需要考慮多方面因素、原則和方法。考慮因素語料庫的來源、規模、質量和代表性等。語言學、統計學、計算機科學等領域的知識和技術。遵循的原則和方法語料庫的構建原則用戶在建設或研究語料庫的時候，一般需要保證語料庫具有5個特性。版權應該得到保護保持一定高質量有足夠的規模盡可能覆蓋不同的領域和語言代表性語料庫的應用語料庫可用于訓練和評估各種自然語言處理模型。語料庫還可以被用于文本分析和挖掘。文本分類A情感分析B機器翻譯CNLTK庫NLTK庫（NaturalLanguageToolkit）：Python；開源；自然語言處理庫；用于文本處理、語料庫管理、詞性標注、命名實體識別、情感分析、機器翻譯等自然語言處理任務。NLTK庫常用于語料庫分析的函數：函數名稱功能描述nltk.FreqDist統計文本中單詞的出現頻率nltk.collocations.BigramAssocMeasures計算文本中的雙詞搭配nltk.collocations.TrigramAssocMeasures計算文本中的三詞搭配nltk.Text創建一個文本對象，便于進行文本分析text.concordance查找某個單詞在文本中的出現情況，并返回上下文text.similar查找與某個單詞出現上下文相似的單詞mon_contexts查找兩個單詞出現上下文的共同點text.dispersion_plot繪制文本中某些單詞的分布情況text.plot繪制文本中單詞的頻率分布圖text.generate隨機生成一個以指定單詞開頭的文本NLTK庫NLTK模塊及功能：模塊功能描述nltk.corpus獲取語料庫語料庫和詞典的標準化切口nltk.tokenize、nltk.stem字符串處理分詞、分句和提取主干nltk.tag詞性標注HMM、n-gram、backoffnltk.classify、nltk.cluster分類、聚類樸素貝葉斯、決策樹、K-Meansnltk.chunk分塊正則表達式、命名實體、n-gramnltk.metrics指標評測準確率、召回率和協議系數bability概率與評估頻率分布NLTK庫nltk.corpus包含大量的文本數據。可用于訓練模型、評估算法和研究自然語言的規律。提供大量的語料庫和詞典，語料庫和詞典的標準化切口。方便被其他模塊調用。方便擴展和更新。掌握中文分詞技術

初識文本基礎處理中文分詞技術是自然語言處理中的重要基礎技術之一，也是中文文本處理的關鍵步驟。中文分詞：將連續的文本序列切分成詞匯單元。知識引入中文分詞簡介中文分詞工具jieba庫中文分詞簡介中文分詞：將漢字序列按照一定規范逐個切分為詞序列。英文：單詞之間以空格為自然分隔符，分詞自然地以空格為分隔符進行切分。中文：依靠一定技術和方法尋找類似英文中空格作用的分隔符。基于規則的分詞基于統計的分詞基于規則的分詞基于規則的分詞（基于詞典的分詞）基本思想。將待分詞語句中的字符串和詞典逐個匹配。匹配的字符串則切分，不匹配則減去邊緣的某些字符。從頭再次匹配。至匹配完畢或沒有找到詞典的字符串結束。基于規則的分詞正向最大匹配法正向最大匹配法（MM法）思路：正向最大匹配法正向最大匹配法——示例：正向最大匹配法01問題：容易出現切分歧義的情況。正向最大匹配法可能會將“農村基礎設施建設”切分為“農村”“基礎設施”和“建設”3個部分，而不是作為一個整體。02在實際應用中，需要結合其他分詞算法以及上下文語境等方法進行優化和修正。逆向最大匹配法逆向最大匹配法（RMM法）思路：從待分詞文本的右側開始掃描。先找到長度最長的詞匯。再從右側未分詞的部分開始重復以上步驟。直到待分詞文本被分詞完畢。逆向最大匹配法逆向最大匹配法——示例：逆向最大匹配法01問題：存在切分歧義。對于本例中的“鄉村振興”詞匯，逆向最大匹配法會將其切分為“鄉村”和“振興”，而不是作為一個整體。02在實際應用中，需要結合其他分詞算法以及上下文語境等方法進行優化和修正。雙向最大匹配法雙向最大匹配法（BMM法）思路：將MM法和RMM法的結果進行對比。選取兩種方法中切分次數較少的作為切分結果。優勢：避免歧義和誤切分的問題。問題：計算量較大，實現相對復雜。雙向最大匹配法雙向最大匹配法具體實現注意。雙向最大匹配法需要確定一個分詞長度的范圍，一般根據語料庫的統計特征進行確定。雙向最大匹配法需要根據規則來選擇合適的分詞結果。左右分詞結果相同，選擇任意一種結果。左右分詞結果不同，選擇單字數較少的一種結果。雙向最大匹配法可以進一步優化。在一些常見詞匯的情況下，可以提前將其從待分詞文本中刪除，以減少計算量。基于統計的分詞基于統計的分詞基本思想：中文語句中相連的字出現的次數越多。作為詞單獨使用的次數也越多。語句拆分的可靠性越高。分詞的準確率越高。基于統計的分詞基于統計的分詞步驟：建立統計語言模型1運用模型劃分語句，計算被劃分語句的概率，選取最大概率的劃分方式進行分詞2基于統計的分詞n元語法模型n元語法模型：基于n-1階馬爾可夫鏈的一種概率語言模型，通過n個詞語出現的概率來推斷語句的結構。文本內容進行大小為n的滑動窗口操作每個詞語序列稱為n-gram形成長度為n的詞語序列n-gram基本思想n元語法模型n元語法模型應用：概率論、通信理論、計算語言學、計算生物學、數據壓縮自然語言處理：用戶使用n元語法模型來計算一個給定文本中下一個詞語出現的概率，從而實現文本自動補全等功能。信息檢索：用戶使用n元語法模型來評估查詢與文檔之間的匹配程度，從而提高檢索效果。語音識別：用戶也可以使用n元語法模型來提高識別準確率。n元語法模型n元語法模型——計算條件概率例：句序列為S={今天,早上,我,吃了,包子}，估計語句“今天早上我吃了包子”在當前語料庫中出現的概率。詞語B在詞語A后出現的條件概率詞語A和B作為相鄰詞語對出現的次數詞語A出現的次數每個詞出現的次數隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型（HMM）：用于建模時序數據的概率模型。基本假設：某個系統的內部狀態無法被觀察，但可以通過觀察到的外部數據進行推斷。組成部分：狀態轉移模型：描述系統內部狀態的轉移規律（不可見）；觀測模型：描述每個狀態下觀測數據的概率分布（可見）。隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型：將分詞問題轉化為一個序列標注問題。定一個輸入句子。尋找最有可能的標注序列。標注序列即為分詞結果。隱馬爾可夫模型序列標注過程：

通過對訓練語料進行學習和統計，得到HMM的模型參數。狀態轉移概率矩陣發射概率矩陣初始狀態概率向量計算給定輸入句子的所有可能的狀態序列。選擇其中概率最大的狀態序列作為分詞結果。隱藏狀態：當前狀態下的詞性可見狀態：當前狀態下的字符隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型——示例：鄉村振興是當代中國的重要戰略，必須堅持農業農村優先發展，發揮好農村地區人力、資源、市場等方面的優勢，推動農村一二三產業融合發展。隱馬爾可夫模型隱馬爾可夫模型——示例結果：鄉村振興/是/當代/中國/的/重要/戰略/，/必須/堅持/農業/農村/優先/發展/，/發揮/好/農村/地區/人力/、/資源/、/市場/等/方面/的/優勢/，/推動/農村/一二三/產業/融合/發展/中文分詞簡介中文分詞工具jieba庫中文分詞工具jieba庫jieba庫是一款開源的中文分詞工具。高效準確簡單易用中文分詞工具jieba庫庫實現的算法與功能：基于規則的分詞算法；基于HMM的分詞算法；關鍵詞提取；詞性標注；實體識別；自定義詞典；庫的應用：文本挖掘；信息檢索；自然語言處理；機器學習；中文分詞工具jieba庫jieba庫中部分函數描述：函數功能描述jieba.cut分詞用于分詞，輸入參數為待分詞的文本字符串，輸出為一個可迭代的生成器，每次迭代返回一個分詞后的詞語jieba.cut_for_search搜索引擎分詞適用于搜索引擎分詞，使用了更加細致的分詞算法，輸出結果與cut()略有不同jieba.add_word向分詞詞典中添加新詞用于向分詞詞典中添加新詞，參數為新詞和詞頻，可以手動調整分詞效jieba.load_userdict加載用戶自定義分詞詞典加載用戶自定義分詞詞典，增加分詞的準確性jieba.get_FREQ返回詞語的詞頻返回詞語的詞頻，可以用于分析詞語的重要性中文分詞工具jieba庫01jieba庫分詞模式02精確模式03全模式搜索引擎精確模式適用于對文本分詞要求較高的場景。基于前綴詞典實現的精確匹配。試圖將句子切分成最精確的詞語。全模式適用于速度要求較高的場景。基于前綴詞典實現的全匹配。將句子中所有可能成詞的位置都掃描出來，并返回所有可能的切分結果。搜索引擎以精確模式為基礎。對長詞再次切分。適用于搜索引擎等需要將長詞再次切分的場景。根據具體需求選擇適合的分詞模式。項目任務

初識文本基礎處理讀取與分析語料庫應用中文分詞技術使用jieba庫進行詞性標注中文命名實體識別自動提取文本關鍵詞讀取與分析語料庫

語料庫是指大量的、有組織的、用于研究目的的文本或語言樣本集合。使用中國四大名著進行作品集語料庫分析。通過對四大名著的語料庫分析，學生可以認識文學，感受經典，增強文化認同感、文化自信心、民族自豪感。讀取與分析語料庫以《西游記》為例，進行文學名著語料庫分析，分析流程。讀取語料庫查詢詞頻統計高頻詞頻查詢詞頻在制定區間內的詞數量讀取語料庫使用到nltk.corpus中的PlaintextCorpusReader函數獲取語料庫中的文本標識列表。參數名稱參數說明root接收str，表示語料庫所在的根目錄路徑，無默認值fileids接收str，表示用于匹配包含在語料庫中的文件名，可以使用正則表達式進行模式匹配。無默認值encoding接收str，表示語料庫文件的編碼方式。默認為'utf8'還可通過在線加載獲得四大名著的語料庫。讀取與分析語料庫應用中文分詞技術使用jieba庫進行詞性標注中文命名實體識別自動提取文本關鍵詞以“熱愛學習是一種積極向上的品質，它可以讓我們不斷地探索新的知識領域，不斷地拓展我們的視野和思維。”為例，分別使用3種模式進行中文分詞。應用中文分詞技術全模式精確模式搜索引擎模式應用中文分詞技術使用jieba庫中的cut函數獲取語料庫中的文本標識列表。參數名稱參數說明sentence接收str，表示需要進行分詞的文本內容。無默認值cut_all接收bool，表示是否采用全模式分詞。默認為False讀取與分析語料庫應用中文分詞技術使用jieba庫進行詞性標注中文命名實體識別自動提取文本關鍵詞使用jieba庫進行詞性標注jieba庫中的pseg子模塊專門用于中文詞性標注任務。在jieba分詞的基礎上為每個詞匯分配相應的詞性。通過導入pseg子模塊，可以輕松地實現中文文本的分詞和詞性標注，從而提高對中文文本的分析和處理能力。以“熱愛學習是一種積極向上的品質，它可以讓我們不斷地探索新的知識領域，不斷地拓展我們的視野和思維。”為例，使用jieba庫進行詞性標注。使用jieba庫進行詞性標注importjieba.possegaspsegsentence='熱愛學習……思維。'words=pseg.cut(sentence)print("詞性標注結果為：\n")forword,flaginwords:print(word+"-"+flag)部分結果讀取與分析語料庫應用中文分詞技術使用jieba庫進行詞性標注中文命名實體識別自動提取文本關鍵詞中文命名實體識別使用sklearn-crfsuite庫進行中文命名實體識別。窗口切分segment_by_window函數的常用參數說明。參數名稱參數說明words_list接收numpy數組，表示需要進行滑動窗口分割的詞語列表。無默認值window接收int，表示滑動窗口的大小，即每個窗口包含的元素數量。默認為3特征提取extract_feature函數的常用參數說明。參數名稱參數說明word_grams數組接收numpy，表示一個句子中的若干個字窗口，每個字窗口包含三個單詞。無默認值讀取與分析語料庫應用中文分詞技術使用jieba庫進行詞性標注中文命名實體識別自動提取文本關鍵詞自動提取文本關鍵詞自動提取文本關鍵詞任務：通過計算機自動化地從一篇或多篇文本中提取出最具代表性、最能反映文本主題的關鍵詞或短語。根據TF-IDF算法原理自定義一個TF-IDF算法函數，并通過實例介紹關鍵詞自動提取。自動提取文本關鍵詞關鍵詞提取的具體步驟。讀取文檔文本預處理加載停用詞文件過濾停用詞TF-IDF實現計算TF-IDF值通過函數實現關鍵詞提取文本預處理將名詞作為候選關鍵詞，在過濾詞中只留下名詞，并且刪除長度小于或等于1的無意義詞語，文本預處理的具體步驟如下。獲取停用詞列表過濾停用詞TF-IDF實現使用TF-IDF算法對關鍵詞進行提取。123調用自定義的Filter_word函數處理當前文檔，統計每個詞的TF值。調用自定義的Filter_words函數處理整個文檔集，統計IDF值。將TF值和IDF值相乘，得到每個詞的TF-IDF值，通過自定義的tf_idf函數能夠實現對文檔中關鍵詞的提取。熟悉詞性標注和命名實體識別

初識文本基礎處理知識引入命名實體識別目的：從文本中識別和提取出具有特定意義的命名實體。命名實體識別實現流程：分詞：將待處理的文本分成詞語序列。詞性標注：標注每個詞語的詞性。實體識別：識別文本中的實體，并確定實體的類型。知識引入3大類實體類；時間類；數字類。7小類人名；機構名；地名；時間；日期；貨幣；百分比。分類知識引入例：近日，國家發展和改革委員會（NDRC）印發《鄉村振興戰略規劃（2018-2022年）》，規劃指出，要堅持農業農村優先發展，深入實施農村人居環境整治三年行動，加強新型職業農民培育和鄉村產業發展，推進農村一二三產業融合發展，促進城鄉融合發展。類別具體內容實體類農業、農村、新型職業農民、鄉村產業、農村一二三產業、城鄉融合發展機構名國家發展和改革委員會（NDRC）時間2018-2022年、三年詞性標注命名實體識別的常用方法中文實體邊界識別的挑戰序列標注熟悉詞性標注01詞性標注方法基于規則02基于統計熟悉詞性標注基于規則需要獲取能表達一定的上下文關系及其相關語境的規則庫。規則庫獲取方式：人工編制包含繁雜的語法或語義信息的詞典和規則系統。費時費力。難以保證規則的準確性。基于統計基于最大熵的詞性標注方法。基于統計最大概率輸出的詞性標注方法。基于HMM的詞性標注方法。能夠抑制小概率事件的發生。受到長距離搭配上下文的限制。熟悉詞性標注基于規則主觀。復雜。難以覆蓋所有情況。基于統計對數據的質量和規模敏感。存在數據偏差或噪聲等問題。缺陷jieba詞性標注方法結合上述兩種方法效率高、處理能力強。熟悉詞性標注中文詞性標注困難：一詞多性：“學習能使我進步”：名詞。“我要好好學習”：動詞。詞性眾多：12種詞性。標準不統一：廣泛使用北大詞性標注規范、賓州樹庫。熟悉詞性標注jieba詞性標注流程：熟悉詞性標注jieba詞性標注——漢字分詞和詞性標注基于前綴詞典構建有向無環圖，計算最大概率路徑在前綴字典中查找所分詞的詞性若沒有找到對應的詞性，那么將其標注為“x”表示未知詞性若在標注過程中遇到未知詞性的漢字，且該詞為未登錄詞，則jieba會通過HMM模型進行詞性標注熟悉詞性標注jieba詞性標注——非漢字詞性標注使用正則表達式判斷詞的類型，并賦予對應的詞性。m：數字；eng：英文詞；x：未知詞性。命名實體識別的常用方法基于規則的方法通過人工編寫規則來匹配文本中的實體。基于正則表達式的方法。基于詞典匹配的方法。精度較高。需要耗費大量的人力、物力來構建規則和詞典。對新的實體類型或變化的語言習慣需要不斷地更新規則。命名實體識別的常用方法基于統計的方法通過統計模型來識別實體。基于n-gram模型的方法。基于隱HMM模型的方法。基于條件隨機場（CRF）的方法。自動學習文本中的特征和規律。適用于大規模的語料庫。需要大量的訓練數據和計算資源。命名實體識別的常用方法基于深度學習的方法基于深度學習的方法被廣泛應用于命名實體識別任務中。基于循環神經網絡的方法。基于卷積神經網絡的方法。基于Transformer的方法。自動提取文本中的特征。有較高的準確率和泛化能力。需要大量的訓練數據和計算資源。中文實體邊界識別的挑戰挑戰1——中文詞靈活多變有些詞語在不同語境下可能是不同的實體類型。人名地名沈陽中文實體邊界識別的挑戰挑戰2——中文詞的嵌套情況復雜一些中文的命名實體中常常嵌套另外一個命名實體。

北京大學附屬中學中文實體邊界識別的挑戰挑戰3——中文詞的嵌套情況復雜中文詞存在簡化表達現象。“北京大學”簡稱“北大”。“北京大學附屬中學”簡稱“北大附中”。序列標注定義：對于一個給定的序列，需要將每個位置的元素（如字、詞或字符）進行標注。流程：通過訓練概率模型，可以得到每個位置上可能的標注及其對應的概率，從而實現對序列的自動標注。隱馬爾可夫模型條件隨機場循環神經網絡序列標注標注符號B：實體首部I：實體內部O：其他PER：人名LOC：地名ORG：機構名B-PER：人名首部

I-PER：人名內部B-LOC：地名首部

I-LOC：地名內部B-ORG：機構名首部

I-ORG：機構名內部O：其他例：對“上海交通大學”進行標注，具體步驟：序列標注需一個已標注的訓練數據集，其中包含大量的中文文本片段，以及相應的序列標注1選擇一個適當的模型，并使用訓練數據集進行訓練2訓練完成后，使用訓練好的模型對新的文本進行序列標注3根據模型的預測結果，為每個字分配相應的標注符號4序列標注例：上海交通大學標注結果。字標注符號標注名稱上B-ORG組織名首部海I-ORG組織名內部交I-ORG組織名內部通I-ORG組織名內部大I-ORG組織名內部學I-ORG組織名內部序列標注在中文序列標注中，歧義問題是一個普遍存在的挑戰。一個詞語在不同的上下文語境下可能具有不同的意義和標注，導致序列標注的結果不唯一。小明喜歡吃西瓜“西瓜”表示水果西瓜視頻發布了新的短片“西瓜”表示西瓜視頻平臺名稱熟悉詞性標注和命名實體識別

初識文本基礎處理知識引入命名實體識別目的：從文本中識別和提取出具有特定意義的命名實體。命名實體識別實現流程：分詞：將待處理的文本分成詞語序列。詞性標注：標注每個詞語的詞性。實體識別：識別文本中的實體，并確定實體的類型。知識引入3大類實體類；時間類；數字類。7小類人名；機構名；地名；時間；日期；貨幣；百分比。分類知識引入例：近日，國家發展和改革委員會（NDRC）印發《鄉村振興戰略規劃（2018-2022年）》，規劃指出，要堅持農業農村優先發展，深入實施農村人居環境整治三年行動，加強新型職業農民培育和鄉村產業發展，推進農村一二三產業融合發展，促進城鄉融合發展。類別具體內容實體類農業、農村、新型職業農民、鄉村產業、農村一二三產業、城鄉融合發展機構名國家發展和改革委員會（NDRC）時間2018-2022年、三年詞性標注命名實體識別的常用方法中文實體邊界識別的挑戰序列標注熟悉詞性標注01詞性標注方法基于規則02基于統計熟悉詞性標注基于規則需要獲取能表達一定的上下文關系及其相關語境的規則庫。規則庫獲取方式：人工編制包含繁雜的語法或語義信息的詞典和規則系統。費時費力。難以保證規則的準確性。基于統計基于最大熵的詞性標注方法。基于統計最大概率輸出的詞性標注方法。基于HMM的詞性標