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自然语言处理要解决的问题:

其实，自然语言处理的应用非常广泛，如：

• 垃圾邮件识别

  通过自动分析邮件中的文本内容，判断该邮件是否垃圾邮件。

• 中文输入法

  通过识别输入的拼音字符串，识别用户希望输入的汉字。

• 机器翻译

  将文本从一种语言转成另一种语言，如中英文机器翻译。

• 自动问答、客服机器人

  用文本输入一个问题，再返回一段文本作为问题的答案。

  ……

这里简单罗列了一些NLP的常见领域：分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义识别，垃圾邮件识别，拼写纠错，词义消歧，语音识别，音字转换,机器翻译，自动问答……

如果对自然语言处理的应用场景不太了解，可以去腾讯的中文语义平台简单玩几个例子就熟悉了。

3. 自然语言处理的发展现状

根据stafford教授Dan Jurafsky的介绍：

• 有些问题得到了基本解决，如：词性标注、命名实体识别、垃圾邮件识别。

• 有些问题取得长足进展，如：情感分析、共指消解、词义消歧、句法分析、机器翻译、信息抽取。

• 有些问题依然充满挑战，如：自动问答、复述、文摘提取、会话机器人等。

4. 用算法统摄问题

大家可能感受到了，自然语言处理的问题非常庞杂，一时还真不太好系统地梳理。

然而，从我们的学习自然语言处理的经验来看，通过机器学习的基本思路，可以将很多问题都抽象成同样的算法和模型来处理，这样会清晰很多。

比如，词性标注，垃圾邮件识别，褒贬分析，拼写纠错等问题都可以归结成简单的分类问题。这就好用我们之前掌握的机器学习分类方法去很好地处理。

又比如，对于机器翻译，语音识别，音字转换等等领域，都可以抽象成运用隐马尔科夫模型去处理，而这本身是一个更加复杂的分类问题。

因此本系列文章尽量从算法原理的角度去梳理自然语言处理的问题，把这些原理在具体场景的不同变换方式给展示出来。

5. 文本处理基础

5.1 正则表达式

对于英文等字符串类型的自然语言，正则表达式能够很好地做一些简单的处理工作。如词干提取，大小写转换等。

现在主流的编程语言对正则表达式都有较好的支持，如Grep、Awk、Sed、Python、Perl、Java、C/C++。可以通过简单的编程完成一些基本任务。

5.2 分词

对于英文，分词比较直观。一般被空格区分开来的就是不同的词。但是有些不同的词汇表达需要我们细心判断： 

 

这需要我们根据不同的条件做一些简单的判断规则。

这样的方法对英语这种包含固定分隔符的语言行之有效。但对于汉语、日语、德语以及我们上面的“三体文”等文本则不再适用，需要有专门的分词技术。我们将在之后的文章中进行探讨。

• 莎拉波娃现在居住在美国东南部的佛罗里达。
• 莎拉波娃 现在 居住 在 美国 东南部 的 佛罗里达

5.3 编辑距离

编辑距离（Minimum Edit Distance，MED），又称Levenshtein距离，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需要的最少编辑操作次数。 
允许的编辑操作包括：

• 将一个字符替换成另一个字符（substitution，s）
• 插入一个字符（insert，i）
• 删除一个字符（delete，d）

一个简单的示意图如下：

 

 

我们可以使用动态规划算法解最小编辑距离，其形式化定义如下：

 

 

通过这种方法，给字符串之间定义了一个量化的“距离”的概念，而且很有解释力。

在机器学习中，有了“距离”就可以做很多事情。比如判断两个字符串的相似性，做一些分类、聚类的工作。

在工程上，编辑距离可以用来提供用于拼写纠错的侯选单词。比如我用英文输入法输入一个“girlfriand”的单词。但是词库中没有“girlfriand”这个词。则可以寻找与“girlfriand”编辑距离为1或2的其他字符串，如“girlfriend”、“girlfriends”，作为纠正拼写错误的候选词。剩下的问题就是判断哪个侯选词的作为纠正词的概率更高而已。

6. 分类问题基础

由于自然语言处理中相当一部分都可以抽象成分类问题去处理。我们在这里补充一些分类问题的基本知识，方便以后探讨。

6.1 分类问题的多种类型

1. 二分类：判断题

   1.1 褒贬分析：判断一段文本是“褒”还是“贬”。

   1.2 垃圾邮件识别：判断一封邮件是“正常邮件”还是“垃圾邮件”。

2. 多分类：单选题

   2.1 词性标注：判断一个词语是名词、动词、形容词、副词等等。

   2.2 拼写纠错：判断多个侯选词中的哪个词可以作为最终的纠正词。

   2.3 中文分词：从多种分词序列中挑选最优序列。

   2.4 机器翻译：从多个备选翻译句子中，判断出最优翻译语句。

3. 类重叠分类：多选题

   3.1 主题分析：判断一个新闻同时包含哪几类主题（美食、食品安全、健康等）

 

 

有时候管多选题叫做软分类，单选题叫硬分类。

6.2 多分类的评估指标

对于一般二分类，我们评估的指标有召回率、精确度和F值。对于多分类我们也有类似的评价标准。如果cij为有多少篇ci的文档被自动分类到cj类别下，则有：

 

 

7. 小结

本文主要是讲了一些自然语言处理的浅层内容。我们从从破译外星人文字导出自然语言处理过程中的经验主义视角。因为业务场景十分繁杂，我们打算从机器学习算法的角度去观察这些业务场景，以便有个清晰的认识。文本处理的一些基础内容，如正则表达式、分词断句等是自然语言预处理过程中的常用手段。编辑距离是衡量两个字符串相似性的尺度。了解这些基础之后，就可以进行一些典型的自然语言处理问题了，比如文本分类。我们将在接下来的文章中一一介绍。

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