人工智能數(shù)據(jù)服務(wù) 課件 3-2 項(xiàng)目三 任務(wù)3-2 文本數(shù)據(jù)處理

任務(wù)3-2挖掘文本背后的內(nèi)涵：文本數(shù)據(jù)處理2知識(shí)&技能圖譜文本數(shù)據(jù)是信息傳遞的核心方式。無(wú)論是電子郵件中的文字、網(wǎng)頁(yè)上的文章內(nèi)容，還是學(xué)術(shù)研究中的文獻(xiàn)資料，文本數(shù)據(jù)都蘊(yùn)含著大量的信息。然而，計(jì)算機(jī)算法并不能像人類(lèi)一樣直接解讀這些文本，它們需要我們將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為算法能夠理解的格式和結(jié)構(gòu)。這就需要用到文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)。本任務(wù)將提供60段文本，利用python的jieba模塊，完成給定文本的分詞和命名實(shí)體抽取。部分文本數(shù)據(jù)集如圖所示，文本包含多方面內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)圖像實(shí)驗(yàn)圖像

3.2.1文本數(shù)據(jù)處理的定義文本數(shù)據(jù)處理是利用計(jì)算機(jī)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作和分析的技術(shù)。它通過(guò)提取文本中的關(guān)鍵詞、主題、情感等特征，實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)、情感分析、主題建模、信息抽取等目的。文本數(shù)據(jù)處理涵蓋了從文本清洗、分詞、詞性標(biāo)注到文本表示、特征提取等多個(gè)環(huán)節(jié)，旨在將原始的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解和分析的結(jié)構(gòu)化信息。文本數(shù)據(jù)處理3.2.1文本數(shù)據(jù)處理的定義通過(guò)文本數(shù)據(jù)處理，我們可以從大量的文本數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息和知識(shí)，為決策支持、信息檢索、自然語(yǔ)言理解等應(yīng)用提供基礎(chǔ)。隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，文本數(shù)據(jù)處理將在各個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景文本數(shù)據(jù)處理在多個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言理解、輿情分析、智能客服、信息檢索、文獻(xiàn)綜述、文本挖掘等。通過(guò)文本數(shù)據(jù)處理，我們可以提高文本信息的利用率，提取關(guān)鍵特征，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的文本分類(lèi)、情感分析、主題提取等任務(wù)，為各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)更多的便利和效益。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景（1）在自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域，文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以幫助機(jī)器更好地理解和解析人類(lèi)語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話(huà)、智能問(wèn)答等功能。在輿情分析方面，文本數(shù)據(jù)處理可以幫助企業(yè)和政府監(jiān)測(cè)社會(huì)輿論，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景（2）智能客服是文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)的又一重要應(yīng)用。通過(guò)對(duì)用戶(hù)提問(wèn)的文本進(jìn)行分析和理解，智能客服系統(tǒng)可以自動(dòng)回答用戶(hù)的問(wèn)題，提供個(gè)性化的服務(wù)。這大大提高了客戶(hù)服務(wù)的效率和質(zhì)量，降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景（3）在信息檢索領(lǐng)域，文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以幫助搜索引擎更準(zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)意圖，返回更相關(guān)的搜索結(jié)果。同時(shí)，文本數(shù)據(jù)處理還可以用于構(gòu)建知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的關(guān)聯(lián)和推理。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景（4）在文獻(xiàn)綜述和文本挖掘方面，文本數(shù)據(jù)處理可以幫助研究人員快速梳理和分析大量的文獻(xiàn)資料，提取研究主題和趨勢(shì)，為科研工作提供有力支持。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景（5）在工業(yè)界中，文本數(shù)據(jù)處理也發(fā)揮著重要作用。比如，在電商領(lǐng)域，文本數(shù)據(jù)處理可以幫助商家分析用戶(hù)評(píng)價(jià)，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)；在金融領(lǐng)域，文本數(shù)據(jù)處理可以用于分析財(cái)經(jīng)新聞、報(bào)告等文本數(shù)據(jù)，輔助投資決策。文本數(shù)據(jù)處理3.2.2文本數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景豐富多樣，不僅提高了文本信息的處理效率和準(zhǔn)確性，還為各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)了更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，文本數(shù)據(jù)處理將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法文本數(shù)據(jù)是指不能參與算術(shù)運(yùn)算的任何字符，也稱(chēng)為字符型數(shù)據(jù)。它通常包括英文字母、漢字、不作為數(shù)值使用的數(shù)字（以單引號(hào)開(kāi)頭）和其他可輸入的字符。文本數(shù)據(jù)具有自己的特點(diǎn)，如半結(jié)構(gòu)化、高數(shù)據(jù)量、語(yǔ)義性等。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法半結(jié)構(gòu)化意味著文本數(shù)據(jù)既不是完全無(wú)結(jié)構(gòu)的，也不是完全結(jié)構(gòu)化的，可能包含結(jié)構(gòu)字段，如標(biāo)題、作者等，也可能包含大量的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如摘要和內(nèi)容。高數(shù)據(jù)量指的是文本庫(kù)中通常存在大量的文本樣本，處理這些數(shù)據(jù)的工作量非常龐大。語(yǔ)義性則涉及文本數(shù)據(jù)中的復(fù)雜情況，如同一詞匯在不同上下文中的不同含義。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法文本數(shù)據(jù)處理的方法多種多樣，包括但不限于分詞處理、停用詞過(guò)濾、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別、文本相似度計(jì)算等。這些方法在文本分析、自然語(yǔ)言理解、信息檢索、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。綜合運(yùn)用這些文本數(shù)據(jù)處理方法，能夠更全面、深入地理解和利用文本數(shù)據(jù)，為各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景提供有力支持，促進(jìn)人工智能技術(shù)在語(yǔ)言領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法1分詞處理在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，分詞處理是一項(xiàng)基礎(chǔ)且重要的任務(wù)。中文等語(yǔ)言由于其詞語(yǔ)間沒(méi)有明顯的分隔符，因此需要通過(guò)分詞處理將連續(xù)的字符序列切分為有意義的詞語(yǔ)。分詞處理對(duì)于后續(xù)的文本分析、信息抽取、機(jī)器翻譯等任務(wù)具有重要的支撐作用。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法分詞處理的主要目標(biāo)是將輸入的字符序列按照語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則切分為詞語(yǔ)序列。通過(guò)分詞處理，我們可以將連續(xù)的字符序列轉(zhuǎn)化為具有明確邊界的詞語(yǔ)，從而便于后續(xù)的詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法分詞處理的方法主要有三種：（1）基于規(guī)則的分詞方法基于規(guī)則的分詞方法主要依賴(lài)于詞典和預(yù)定義的切分規(guī)則。其中，正向最大匹配、反向最大匹配和雙向最大匹配是常用的基于詞典的分詞方法。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法這些方法通過(guò)設(shè)定一個(gè)最大詞長(zhǎng)，在詞典中查找與待切分字符序列相匹配的詞語(yǔ)?；谝?guī)則的分詞方法簡(jiǎn)單、速度快，但對(duì)于詞典未收錄的新詞和歧義切分問(wèn)題處理效果不佳。（2）基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)訓(xùn)練大量語(yǔ)料庫(kù)來(lái)學(xué)習(xí)分詞規(guī)律。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法隱馬爾可夫模型（HMM）、條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型在分詞處理中得到了廣泛應(yīng)用。這類(lèi)方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)詞語(yǔ)的邊界信息，對(duì)新詞和未登錄詞的識(shí)別能力較強(qiáng)。但訓(xùn)練模型需要大量的語(yǔ)料庫(kù)，計(jì)算復(fù)雜度較高。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（3）混合方法混合方法結(jié)合了基于規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法，既利用了詞典和規(guī)則的優(yōu)勢(shì)，又利用了統(tǒng)計(jì)模型對(duì)新詞的識(shí)別能力。通過(guò)結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)，混合方法可以在保證分詞準(zhǔn)確性的同時(shí)，提高處理速度和魯棒性。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法2停用詞過(guò)濾在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，文本數(shù)據(jù)往往包含大量對(duì)分析沒(méi)有實(shí)際貢獻(xiàn)的詞匯，這些詞匯通常被稱(chēng)為停用詞（StopWords）。停用詞過(guò)濾是自然語(yǔ)言預(yù)處理的一個(gè)關(guān)鍵步驟，旨在去除文本中的這些無(wú)意義或冗余的詞匯，以提高后續(xù)處理任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（1）停用詞的定義：停用詞通常指的是在文本中出現(xiàn)頻率極高，但對(duì)文本含義貢獻(xiàn)較小的詞匯。這些詞匯主要包括一些常見(jiàn)的功能詞，如“的”、“是”、“在”等，以及一些對(duì)文本內(nèi)容沒(méi)有實(shí)質(zhì)性影響的詞匯，如“了”、“啊”、“嗯”等。停用詞的特點(diǎn)是它們?cè)谖谋局械某霈F(xiàn)頻率非常高，但通常不攜帶重要的語(yǔ)義信息。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（2）停用詞過(guò)濾的目的：停用詞過(guò)濾的主要目的是減少文本數(shù)據(jù)的稀疏性，提高后續(xù)處理任務(wù)的效率。通過(guò)去除這些無(wú)意義的詞匯，我們可以減少文本中不必要的噪聲，使文本更加簡(jiǎn)潔、清晰。此外，停用詞過(guò)濾還可以降低后續(xù)處理任務(wù)的計(jì)算復(fù)雜度，提高處理速度。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法在實(shí)際應(yīng)用中，停用詞過(guò)濾對(duì)于許多NLP任務(wù)都具有重要意義。例如，在信息檢索中，通過(guò)過(guò)濾停用詞，我們可以提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性；在文本分類(lèi)中，去除停用詞可以減少特征空間的維度，提高分類(lèi)器的性能；在機(jī)器學(xué)習(xí)中，停用詞過(guò)濾有助于減少模型的過(guò)擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（3）停用詞過(guò)濾的方法停用詞過(guò)濾的方法通常包括基于詞典的方法和基于統(tǒng)計(jì)的方法。基于詞典的停用詞過(guò)濾方法是通過(guò)預(yù)先構(gòu)建一個(gè)停用詞詞典，將文本中的詞匯與詞典中的停用詞進(jìn)行匹配，從而去除文本中的停用詞。這種方法簡(jiǎn)單、快速，但需要維護(hù)一個(gè)完整的停用詞詞典，且對(duì)于詞典未收錄的停用詞無(wú)法處理。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法基于統(tǒng)計(jì)的停用詞過(guò)濾方法是通過(guò)分析文本中詞匯的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)識(shí)別停用詞。例如，我們可以計(jì)算詞匯在文本中的出現(xiàn)頻率、文檔頻率等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，然后根據(jù)這些指標(biāo)設(shè)定一個(gè)閾值，將低于閾值的詞匯視為停用詞進(jìn)行過(guò)濾。這種方法可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)一些詞典未收錄的停用詞，但需要處理大量的文本數(shù)據(jù)，計(jì)算復(fù)雜度較高。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（4）停用詞過(guò)濾的注意事項(xiàng)在進(jìn)行停用詞過(guò)濾時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：選擇合適的停用詞詞典：停用詞詞典的選擇對(duì)過(guò)濾效果至關(guān)重要。應(yīng)根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的詞典，并定期更新詞典以適應(yīng)新的語(yǔ)言現(xiàn)象。避免過(guò)度過(guò)濾：在過(guò)濾停用詞時(shí)，應(yīng)避免過(guò)度過(guò)濾導(dǎo)致文本中重要信息的丟失。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整過(guò)濾閾值，確保過(guò)濾后的文本仍然保留足夠的語(yǔ)義信息?？紤]領(lǐng)域特異性：不同領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)具有不同的語(yǔ)言特點(diǎn)，因此在進(jìn)行停用詞過(guò)濾時(shí)應(yīng)考慮領(lǐng)域特異性?？梢葬槍?duì)特定領(lǐng)域構(gòu)建專(zhuān)門(mén)的停用詞詞典，以提高過(guò)濾效果。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法3詞性標(biāo)注詞性標(biāo)注（Part-of-SpeechTagging，簡(jiǎn)稱(chēng)POSTagging）是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)，它旨在為文本中的每個(gè)詞分配一個(gè)合適的詞性標(biāo)簽。詞性標(biāo)注在句法分析、信息抽取、機(jī)器翻譯等眾多NLP任務(wù)中扮演著重要角色，它有助于計(jì)算機(jī)理解文本中的詞匯功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的語(yǔ)言處理任務(wù)。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（1）詞性標(biāo)注的定義詞性標(biāo)注是指通過(guò)一定的算法或規(guī)則，自動(dòng)確定文本中每個(gè)詞的詞性，并將詞性信息以標(biāo)簽的形式標(biāo)注出來(lái)。例如，在英文中，“run”可以是動(dòng)詞（v.）或名詞（n.），而在“Iamrunning”這句話(huà)中，“run”的詞性應(yīng)為動(dòng)詞（v.）。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法在中文中，詞性標(biāo)注同樣重要，如“學(xué)習(xí)”可以是動(dòng)詞或名詞，根據(jù)上下文的不同，其詞性也會(huì)有所變化。詞性標(biāo)注的意義在于為后續(xù)的NLP任務(wù)提供豐富的語(yǔ)法信息。通過(guò)詞性標(biāo)注，我們可以更好地理解文本的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義，提高信息抽取的準(zhǔn)確性，優(yōu)化機(jī)器翻譯的效果，以及改善句法分析的性能。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（2）詞性標(biāo)注的方法詞性標(biāo)注的方法主要可以分為基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)的方法兩大類(lèi)。基于規(guī)則的方法主要依賴(lài)于手工編寫(xiě)的語(yǔ)言學(xué)規(guī)則和詞典信息。它通過(guò)分析詞匯的形態(tài)、上下文以及語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等信息，結(jié)合預(yù)定義的規(guī)則進(jìn)行詞性標(biāo)注。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法這種方法簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)規(guī)則的編寫(xiě)和詞典的完整性要求較高，且難以處理復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象?；诮y(tǒng)計(jì)的方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)訓(xùn)練大量標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)來(lái)學(xué)習(xí)詞性標(biāo)注的規(guī)律。常用的模型包括隱馬爾可夫模型（HMM）、條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法這些方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)詞匯的上下文信息和詞性分布規(guī)律，對(duì)未登錄詞和復(fù)雜語(yǔ)言現(xiàn)象的處理能力較強(qiáng)。但訓(xùn)練模型需要大量的標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)，且計(jì)算復(fù)雜度較高。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞性標(biāo)注方法取得了顯著進(jìn)展。這些方法通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或Transformer等，來(lái)捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴(lài)和上下文信息，從而提高詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確性。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法4實(shí)體識(shí)別實(shí)體識(shí)別（EntityRecognition），又稱(chēng)命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition，NER），是自然語(yǔ)言處理（NLP）中的一個(gè)核心任務(wù)。它的主要目的是從文本中識(shí)別出具有特定意義的實(shí)體，如人名、地名、組織名、日期、時(shí)間等，并將這些實(shí)體分類(lèi)。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法實(shí)體識(shí)別在信息抽取、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等眾多NLP應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。（1）實(shí)體識(shí)別的定義實(shí)體識(shí)別是指從文本中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)具有特定含義的實(shí)體，并為這些實(shí)體打上標(biāo)簽的過(guò)程。根據(jù)實(shí)體的類(lèi)型，實(shí)體識(shí)別通常可以分為以下幾類(lèi)：文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法人名（Person）：識(shí)別文本中出現(xiàn)的人物名稱(chēng)。地名（Location）：識(shí)別文本中提及的地點(diǎn)，如城市、國(guó)家等。組織名（Organization）：識(shí)別公司、機(jī)構(gòu)、團(tuán)體等組織實(shí)體的名稱(chēng)。日期（Date）：識(shí)別文本中的日期信息。時(shí)間（Time）：識(shí)別文本中的具體時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法此外，根據(jù)任務(wù)需求，還可以定義其他類(lèi)型的實(shí)體，如產(chǎn)品名、事件名等。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（2）實(shí)體識(shí)別的方法實(shí)體識(shí)別的方法主要可以分為基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法和深度學(xué)習(xí)方法?；谝?guī)則的方法依賴(lài)于手工編寫(xiě)的規(guī)則模板和詞典資源。這些規(guī)則通?；谡Z(yǔ)言學(xué)知識(shí)、詞法句法信息以及領(lǐng)域知識(shí)等。通過(guò)匹配規(guī)則模板和詞典資源，可以識(shí)別出文本中的實(shí)體。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法然而，這種方法需要大量的規(guī)則編寫(xiě)工作，且難以覆蓋所有的實(shí)體類(lèi)型和語(yǔ)言現(xiàn)象。基于統(tǒng)計(jì)的方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)訓(xùn)練標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)來(lái)學(xué)習(xí)實(shí)體的識(shí)別規(guī)律。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括隱馬爾可夫模型（HMM）、條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）等。這些方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的實(shí)體分布規(guī)律，但通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在實(shí)體識(shí)別任務(wù)中取得了顯著進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer等，來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的表示和實(shí)體的識(shí)別規(guī)律。通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)方法能夠捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴(lài)和上下文信息，從而提高實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法5文本相似度計(jì)算文本相似度計(jì)算是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)重要任務(wù)，旨在衡量?jī)蓚€(gè)或多個(gè)文本之間的相似程度。在信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)、文本聚類(lèi)、抄襲檢測(cè)等領(lǐng)域中，文本相似度計(jì)算都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過(guò)比較文本間的語(yǔ)義和句法結(jié)構(gòu)，我們可以判斷它們是否表達(dá)相同或相似的意思，從而進(jìn)行相關(guān)的應(yīng)用。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（1）文本相似度的定義文本相似度是指兩個(gè)或多個(gè)文本在內(nèi)容、主題、語(yǔ)義等方面的接近程度。根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求，文本相似度可以有不同的定義和計(jì)算方式。常見(jiàn)的文本相似度計(jì)算方法包括基于詞袋模型的方法、基于語(yǔ)義模型的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（2）文本相似度計(jì)算的方法文本相似度計(jì)算的方法多種多樣，主要有兩種方式包括基于詞袋模型的相似度計(jì)算和基于語(yǔ)義向量的相似度計(jì)算。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（3）基于詞袋模型的相似度計(jì)算詞袋模型是一種簡(jiǎn)單直觀的文本表示方法，它將文本視為一個(gè)詞的集合，不考慮詞的順序和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)?；谠~袋模型的相似度計(jì)算通常使用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等權(quán)重分配策略來(lái)表示文本，并通過(guò)余弦相似度、歐氏距離等度量方式計(jì)算文本之間的相似度。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法（4）基于語(yǔ)義向量的相似度計(jì)算近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于語(yǔ)義向量的相似度計(jì)算方法受到了廣泛關(guān)注。這種方法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將文本映射到高維的語(yǔ)義空間中，得到文本的向量表示。然后，可以使用余弦相似度、點(diǎn)積等方式計(jì)算這些向量之間的相似度。常見(jiàn)的語(yǔ)義向量模型包括Word2Vec、GloVe、BERT等。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法在進(jìn)行文本相似度計(jì)算時(shí)，需要注意（1）預(yù)處理，對(duì)文本進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理是相似度計(jì)算的關(guān)鍵步驟。預(yù)處理包括分詞、去除停用詞、詞干提取或詞形還原等操作，以消除文本中的冗余和噪聲信息。（2）文本長(zhǎng)度，文本長(zhǎng)度對(duì)相似度計(jì)算的結(jié)果有很大影響。長(zhǎng)文本可能包含更多的信息，但也增加了計(jì)算的復(fù)雜性。文本數(shù)據(jù)處理3.2.3文本數(shù)據(jù)處理的方法因此，在計(jì)算相似度時(shí)，需要考慮文本長(zhǎng)度的因素，并選擇合適的度量方式。（3）域適應(yīng)性，似度計(jì)算方法的性能往往受到文本領(lǐng)域的限制。不同的領(lǐng)域具有不同的詞匯和語(yǔ)義特點(diǎn)，因此需要針對(duì)特定領(lǐng)域進(jìn)行模型訓(xùn)練和調(diào)整，以提高相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性。文本數(shù)據(jù)處理64班級(jí)：組別：姓名：掌握程度：任務(wù)名稱(chēng)基于jieba的文本處理任務(wù)目標(biāo)文本分詞，去除停用詞，詞性標(biāo)注，實(shí)體識(shí)別，計(jì)算文本相似度操作系統(tǒng)Win10、Win11工具清單Python，pycharm，jieba，gensim操作步驟1.文本分詞：使用jieba庫(kù)進(jìn)行文本分詞2.去除停用詞：使用jieba庫(kù)去除停用詞3.詞性標(biāo)注：使用jieba庫(kù)進(jìn)行詞性標(biāo)注4.實(shí)體識(shí)別：使用jieba庫(kù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別5.計(jì)算文本相似度：使用gensim庫(kù)計(jì)算文本相似度考核標(biāo)準(zhǔn)正確生成要求的文本步驟一分詞處理1264SUGGESTION1一、新建項(xiàng)目，打開(kāi)pycharm點(diǎn)擊左上角File按鈕并選擇新建項(xiàng)目。1264二、定義項(xiàng)目名稱(chēng)和目錄，目錄里不需要包含項(xiàng)目名稱(chēng)。之后選擇電腦中安裝的對(duì)應(yīng)的python版本。最后，點(diǎn)擊右下角的創(chuàng)建按鈕來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的python項(xiàng)目。1264SUGGESTION1三、在終端輸入命令pipinstalljieba來(lái)安裝jieba模塊。注意要安裝在當(dāng)前項(xiàng)目的虛擬環(huán)境下，即終端的代碼輸入的開(kāi)頭要有.venv的字樣，以及檢查右下角的解釋器是否是當(dāng)前項(xiàng)目虛擬環(huán)境下的。如圖：1264SUGGESTION11264SUGGESTION1Python的jieba庫(kù)是一個(gè)中文分詞工具，它可以將一段中文文本分割成一個(gè)一個(gè)的詞語(yǔ)，方便后續(xù)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類(lèi)、情感分析等。jieba庫(kù)使用了基于前綴詞典的分詞方法，能夠處理中文的各種復(fù)雜情況，如歧義詞、新詞等。它還提供了多種分詞模式，如精確模式、全模式、搜索引擎模式等，以適應(yīng)不同場(chǎng)景的需求。此外，jieba庫(kù)還支持用戶(hù)自定義詞典，使得分詞結(jié)果更加準(zhǔn)確。1264SUGGESTION1運(yùn)行結(jié)果如下：1264步驟二停用詞過(guò)濾代碼示例如左：1264SUGGESTION1代碼中使用了re.findall()函數(shù)來(lái)查找文本text3中所有符合指定正則表達(dá)式[\u4e00-\u9fa5]+的中文字符。其中：1.[\u4e00-\u9fa5]是一個(gè)正則表達(dá)式范圍，表示Unicode編碼中漢字的范圍，\u4e00是第一個(gè)漢字“一”的Unicode編碼，\u9fa5是最后一個(gè)漢字“龥”的Unicode編碼。2.+表示匹配前面的字符1次或多次。3.re.S是一個(gè)標(biāo)志參數(shù)，表示.可以匹配包括換行符在內(nèi)的任意字符。12641知識(shí)擴(kuò)展：1.Unicode編碼：Unicode是一種國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，用于文本的編碼和表示。每個(gè)字符都分配了一個(gè)唯一的Unicode碼點(diǎn)，可以通過(guò)\u前綴來(lái)表示。例如，漢字“一”的Unicode碼點(diǎn)是\u4e00。2.正則表達(dá)式：正則表達(dá)式是一種用于匹配文本模式的工具。在正則表達(dá)式中，[]用于表示字符范圍，+表示匹配前面的字符1次或多次。\u4e00-\u9fa5表示匹配所有的中文字符。3.re.findall()函數(shù)：re.findall()函數(shù)用于在文本中查找所有匹配的子串，并返回一個(gè)包含所有匹配子串的列表。12641步驟三詞性標(biāo)注jieba分詞的詞性標(biāo)注過(guò)程非常類(lèi)似于jieba分詞的分詞流程，同時(shí)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。jieba分詞系統(tǒng)的詞性標(biāo)注流程可簡(jiǎn)要概括為以下幾個(gè)步驟：1.漢字判斷：首先，系統(tǒng)判斷每個(gè)詞語(yǔ)是否為漢字。如果是漢字，則基于前綴詞典構(gòu)建有向無(wú)環(huán)圖，計(jì)算最大概率路徑，并查找詞性。如果未找到詞性，則將詞性標(biāo)注為“x”（非語(yǔ)素字）。2.非漢字判斷：若詞語(yǔ)不是漢字，則根據(jù)正則表達(dá)式判斷其類(lèi)型。如果是數(shù)字，則標(biāo)注為“m”（數(shù)詞）。如果是英文，則標(biāo)注為“eng”（英文）。這樣，jieba分詞系統(tǒng)能夠?qū)渥舆M(jìn)行分詞的同時(shí)，也能夠?yàn)槊總€(gè)詞語(yǔ)標(biāo)注相應(yīng)的詞性，從而幫助進(jìn)一步的文本分析和理解。1264SUGGESTION1代碼示例及運(yùn)行結(jié)果如右圖：12641psg.cut()函數(shù)接收一個(gè)字符串作為輸入，并返回一個(gè)生成器，生成器每次yield出一個(gè)由詞語(yǔ)和詞性組成的元組。當(dāng)我們使用這段代碼時(shí)，實(shí)際上是在利用jieba來(lái)幫助我們處理文本。而這段代碼的作用就是把我們提供的文本按照詞語(yǔ)進(jìn)行分割，并且為每個(gè)詞語(yǔ)確定一個(gè)詞性，比如說(shuō)是名詞、動(dòng)詞等等。更具體地說(shuō)，代碼中的psg.cut()函數(shù)會(huì)接收我們提供的文本作為輸入，然后把它分割成一個(gè)個(gè)詞語(yǔ)，并且為每個(gè)詞語(yǔ)標(biāo)注出它在句子中扮演的角色，就好像給每個(gè)詞語(yǔ)貼上一個(gè)標(biāo)簽一樣。這樣，我們就可以更加方便地理解文本的結(jié)構(gòu)和含義，從而進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。而生成器則是一種方便的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以讓我們逐個(gè)地處理每個(gè)詞語(yǔ)及其對(duì)應(yīng)的詞性信息，而不必一次性加載整個(gè)文本，從而節(jié)省內(nèi)存和提高效率。12641步驟四實(shí)體識(shí)別jieba庫(kù)提供了命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition，簡(jiǎn)稱(chēng)NER）功能，可以用于從文本中識(shí)別和標(biāo)注命名實(shí)體，如人名、地名、機(jī)構(gòu)名等。這個(gè)功能可以幫助我們從文本中提取出重要的實(shí)體信息，對(duì)于信息提取、信息檢索等任務(wù)很有幫助。使用jieba進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別的主要步驟如下：1.導(dǎo)入模塊：首先導(dǎo)入jieba庫(kù)中的命名實(shí)體識(shí)別模塊，通常是jieba.posseg。2.分詞并識(shí)別命名實(shí)體：將待識(shí)別的文本傳入分詞器，并指定需要識(shí)別的詞性（如人名、地名等）。通常使用jieba.posseg.cut()函數(shù)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。3.獲取命名實(shí)體：根據(jù)詞性標(biāo)注的結(jié)果，提取出命名實(shí)體，如人名、地名等。4.處理命名實(shí)體：對(duì)識(shí)別出的命名實(shí)體進(jìn)行后續(xù)處理，如統(tǒng)計(jì)、分析等。1264SUGGESTION1代碼示例及運(yùn)行結(jié)果如下：運(yùn)行代碼后，會(huì)輸出識(shí)別到的名詞實(shí)體，包括地名、人名以及機(jī)構(gòu)名。步驟五文本相似度計(jì)算1264SUGGESTION1本次學(xué)習(xí)中我們需要使用gensim來(lái)進(jìn)行文本相似度的計(jì)算。在終端輸入：pipinstallgensim，以此來(lái)安裝gensim。61若pip下載速度太慢，可以將pip換為國(guó)內(nèi)鏡像源，在終端輸入：pipconfigsetglobal.index-urlhttps：///simple64SUGGESTION1將pip源更換為國(guó)內(nèi)鏡像源有幾個(gè)好處：加快下載速度，國(guó)內(nèi)鏡像源通常位于國(guó)內(nèi)服務(wù)器，下載速度更快，特別是對(duì)于國(guó)外的包和庫(kù)，可以顯著減少下載時(shí)間。就像你在本地買(mǎi)東西一樣，不用等待國(guó)外快遞。此外，pip換源的穩(wěn)定性更高，使用國(guó)內(nèi)鏡像源可以減少由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)或跨國(guó)連接引起的下載中斷或失敗。有利于避免限制，有些國(guó)外源可能會(huì)被限制或屏蔽，導(dǎo)致無(wú)法正常下載包，而國(guó)內(nèi)鏡像源則不受此影響。國(guó)內(nèi)鏡像源：阿里云 http：///pypi/simple/豆瓣 http：///simple/清華大學(xué) https：///simple/中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) http：///simple/華中科技大學(xué) http：///這里我們用清華源作為鏡像源。1264代碼實(shí)例如左圖：12641這段代碼的目的是計(jì)算一個(gè)關(guān)鍵詞與一組文本之間的相似度。首先，gensim庫(kù)主要用于