NLP最基础的零碎知识点整理

一、N-gram语言模型

语言模型的训练，其实就是在训练$p(He)、p(is|He)、p(AI|is studying)$的概率。

下面是自己以前的手推N-gram语言模型：

二、典型的问答系统全流程技术一览

英文问答系统很多方法，中文都可以用到；但是中文的很多方法，英文就不适用了。

1. 对问题进行分词segmentation，然后预处理。
2. 预处理：
   拼写纠错 spell correction
   stemg/lemnazation——go to/ goes /gone 变成原型go
   stopwords
   words filter过滤掉一些错误的词
   同义词
   等等
3. 将文本表示成向量：
   bool vector——0 1 0 1的向量
   count vector——0 1 2 3 4 这种的向量
   tf-idf——（0.7， 0.3，。。。，0）这种向量
   word2vec
   seq2seq
   等等
4. 计算相似度：
   （这是比较老套的方法了，现在有端到端的神经网络等等更好的方法）
   欧氏距离
   余弦相似度
   等等
5. 对相似度进行排序、过滤最后返回结果！
6. 计算相似度时，如果数据量比较大，可以采用倒排索引（倒排表）。

注意：
中文的分词比英语难。
英文中存在标准化方法，中文没有此步骤——比如把goes go to 等等都装换为go。

倒排索引 Inverted index

创建倒排索引，分为以下几步：
1）创建文档列表：
首先对原始文档数据进行编号（DocID），形成列表，就是一个文档列表。

2）创建倒排索引列表：
然后对文档中数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号（及其它信息）。

（谷歌之父–> 谷歌、之父）

倒排索引创建索引的流程：

1. 首先把所有的原始数据进行编号，形成文档列表
2. 把文档数据进行分词，得到很多的词条，以词条为索引。保存包含这些词条的文档的编号信息。搜索的过程：当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。然后根据这些编号去文档列表中找到文档。

三、分词算法

1. 最大匹配

最大匹配属于贪心算法，无法保证全局最优；与之相对的还有动态规划DP算法。
前者看局部，后者看全局。

1.1 前向最大匹配算法

先设定一个阈值max_len=5，则每次取5个，然后看5个里面与词典是否有匹配。
假设5个直接匹配到了，那么就直接分出来，如果都没匹配的，那么max_len依次递减，以此类推分出第一个词；分第二个词的时候max_len又从5开始分，同之前的步骤，以此类推实现分词结果。见图中具体过程即可：（注意1、2、3、4步骤顺序）

1.2 后向最大匹配算法

1.3 最大匹配 缺点

此外，nlp要有一种直觉，即：从字/词 —> 句子 —> 语义。

所以接下来我们使用语义来分词。

2. 考虑语义

我们使用一种"工具"，将分词后的结果输入进去，输出该情况的概率大小，如：

我们再继续具体描述，我们对"工具"输入一句话，该工具生成该句话所有的分词结果，从中输出概率最大的一个分词结果，如：

这个"工具"中的一个，叫做语言模型LM。

首先我们得到$S_1、S_2$两个分词结果，我们使用语言模型对这两个分词结果进行评估，假设我们使用Uni-gram语言模型，那么$P(S_1)$和$P(S_2)$的概率我们可以计算出来，比如对于$P(经常)$的概率，我们可以算出其在文章中的计数占比作为其概率值。最终算出$P(S_1)$和$P(S_2)$的概率，从而判定哪个分词结果更好。

一般这种概率连乘为了防止underflow、无穷小等问题，都会加上log，连乘变连加。

缺点 为复杂度高。

3. 维特比算法

最大匹配是考虑所有组合，LM是考虑最大概率。
维特比算法将两者均考虑进来了。

首先我们要知道$-log(P(x))$为什么要这样写的原因，log可以让累乘变累加，但是累加后的结果是负数，所以要加上负号，可以看下图具体的示例：

对于词典中没有出现过的词，我们可以假设其概率很小，如$P(其他)=10^{-8}$，那么$-log(P)=20$。

根据词典中的词的-logx给下图的路径上写上数据。

我们来寻找最短路径，根据DP算法的思想。
首先考虑到达位置8，有哪几种可能，找到其中最短路径，以此类推。
如下图所示：

上述是思路，我们来看具体计算过程和代码怎么写：

四、拼写纠错

主要有两种场景：
第一个是错别字的场景，
第二个场景是 不是错别字 但是不适合的情况。（触发这种纠正，其实可以通过一个LM，其概率很低，那么进行纠正。这里主要是讲解如何进行纠正，而不是什么时候触发纠正）

最简单的方法就是基于编辑距离
也就是有三种操作 1 insert 2 delete 3 replace
那么这三种操作需要走多少步才能达到目标，步数的多少即成本的多少。
成本一样的比如这里的there和their都为1，则需要根据词频或者上下文等来进行判断哪个最合适。
编辑距离是最经典的DP算法！！！面试常考！！！

候选词假定都是从词典里来的，那么我们for word in 词典，然后把每个word和therr计算编辑距离。
然后找出成本最低的，但是这样的时间复杂度会非常的高！
并且编辑距离DP算法，必须把三种操作都考虑一遍，因为你并不知道哪种操作成本是最低的。

生成编辑距离为1的字符串后，在此基础之上再生成编辑距离为1的字符串，即得到了编辑距离为1、2的字符串。

接下来考虑，生成过后，我们如何过滤得到目标字符串？

五、词的标准化技术

六、文本表示

1. One-hot（字/词）
2. Boolean representation（句子）
3. Count-based representation（句子）
4. Tf-idf representation（句子）
5. 从One-hot到分布式词向量

1. One-hot

One-hot表示（太简单，不多说）- 字/词表示

2. Boolean representation

与One-hot对应的 句表示 方法为boolean representation

one hot 和 boolean representation 方法以及后面的 count-based representation 均为词典大小的维数

3. Count-based representation

还有一种 句表示 方法使用 count-based representation方法
刚刚的Boolean representation对于重复出现的元素不作考虑，
但是count-based representation方法会考虑一个词的出现次数

4. Tf-idf representation

基于count的表示维数是词典大小，这里tf-idf最终维度其实也是词典大小的维数。

5. 从One-hot到分布式词向量

动机：
通过one hot和欧氏距离、余弦相似度，是无法计算两个词之间的相似度的。
One hot不能够表达语义相似度，而且带来sparsity稀疏性问题。
所以采用分布式词向量！

如何得到分布式词向量？

七、句子间的相似度计算

余弦相似度里的分母是两个模即范数相乘，可以被看做分母整体是normalization，
否则 分子内积的结果可能很大，也可能很小，除以分母后，便可以被控制在一个区间内。

八、Noisy channel model (LM由来)

九、POS Tagging

POS Tagging仍不是很全，以后会单独写一篇专门说相关的方法。

转载：https://blog.csdn.net/qq_22795223/article/details/105758132