什么是自然语言处理(NLP)，它在机器学习中有什么应用？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门研究利用计算机来理解、生成和操作自然语言的技术。

NLP在机器学习中的主要应用是:

  1. 文本分类:将文本分类为不同的类别,如情感分析、新闻分类等。使用的模型有朴素贝叶斯、SVM和神经网络等。
  2. 词性标注:标注文本中每个单词的词性,如名词、动词、形容词等。使用的模型有隐马尔科夫模型和条件随机场等。
  3. 命名实体识别:识别文本中表示人名、地名、机构名等的词语。使用的模型与词性标注相似。
  4. 语言模型:通过学习大量文本,计算句子或词序列的概率,用于生成文本。使用的模型有n-gram模型和神经网络语言模型等。
  5. 话题建模:发现一篇文档中的主题或概念,并计算每个话题的相关性。使用的模型有LDA等。
  6. 文本摘要:通过学习大量文本,自动生成一段文本的摘要。使用的模型有seq2seq,注意力机制和 Pointer-Generator 网络等。
  7. 机器翻译:将一种语言的文本翻译成另一种语言。使用的模型有seq2seq,注意力机制和Transformer等。
  8. 问答系统:自动回答用户的问题。使用的模型有seq2seq,注意力机制,BERT,GPT等。

代码示例:

python
# 文本分类
from keras.datasets import imdb
from keras import models 
from keras import layers

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,)))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='rmsprop', 
              loss='binary_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) 

# 词性标注
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Model
from keras.layers import LSTM, Dense, Bidirectional, Input
from keras_contrib.layers import CRF

input = Input(shape=(MAX_LEN,))
x = Embedding(input_dim=n_words, output_dim=n_embd)(input)
x = Bidirectional(LSTM(n_embd, return_sequences=True))(x)
x = TimeDistributed(Dense(n_tags))(x)
crf = CRF(n_tags)  
output = crf(x)  

model = Model(input, output)
model.compile(optimizer='adam', loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)