自然语言处理概述
本文系书稿选登。
2.1 自然语言处理概述
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
2.1.1 什么是自然语言处理
对于开发者而言，至少掌握了一种自然语言，也至少掌握了一种计算机编程语言。自然语言是人与人之间用于相互分享信息的语言，比如在程序中的注释，都是以自然语言的方式说明相应代码的含义，以便于其他人理解；编程语言是我们用以告诉计算机应该做什么的“命令”，一般是通过编译器或解释器转化为“机器能理解”的“机器语言”。
在人与人之间通常信息交流中，不需要将自然语言“翻译”成“机器语言”，但是，在解决某些场景的任务时，如果要将计算机作为解决问题的工具，则需要让“机器”能理解“自然语言”。
例如：在对《红楼梦》这部名著研究上（称为“红学”），对于其前八十回和后四十回是否是同一个作者，在“红学”界曾经有争论。以胡适、俞平伯、周汝南等研究者为代表的一派认为前八十回为曹雪芹创作，后四十回是高鹗续写；而鲁迅、林语堂、王国维、白先勇等研究者则认为整部书是曹雪芹一人写就。可以说，文学家是用“文学方法”对《红楼梦》进行研究，得出上述论断的。如果让工程师来研究这个命题，一种简单的方法就是对《红楼梦》文本中的关键词进行聚类，如果前八十回和四十回的关键词汇所在的类别，有比较明显区分，那么就可以判断是两个作者（代码参考：https://nbviewer.org/github/yunshuipiao/sw-kaggle/blob/master/experimental/sidamingzhu/01.ipynb），从而为“作者是谁”的纠纷提供了科学证据。类似的工作还有判断戏剧《亨利八世》的作者（参考：https://arxiv.org/pdf/1911.05652.pdf），也是用“技术”作为工具，为结论提供证据。
在上述示例中，“计算机”是人研究著作中的自然语言的工具，须让“机器”读懂自然语言，这个过程就是自然语言处理（NLP）。
以文学作品为载体的自然语言，毕竟是少量的，更大量的自然语言以网页、社交媒体、电话、邮件、广播以及各种日常交谈等媒介和方式、途径传播，据 IBM 研究，2017年的时候，每天产生 2.5 艾字节（艾字节，即：Exabyte，缩写为 EB，是信息的计量单位，
）。显然，现如今应该比这个数字还大。而这些自然语言，多数是以非结构化的文本或语音形式存在，如何理解和处理这些海量的非结构化数据，是 NLP 的核心目标之一。例如针对特定问题的基于社交媒体的舆情分析，就是要通过对社交媒体上的大量文本和音、视频中的自然语言进行分析，从而得出或者帮助相关人员得出某些结论。
有很大可能，读者已经在使用日常生活中使用到了 NLP 技术，比如用翻译软件将一段中文翻译为英文，这背后就是 NLP 技术的支撑。在这里，我们可以用一种简单的方式，初步体验 NLP 技术。
在本地计算机上安装如下两个 Python 第三方模块。
PyAudio：这是一款适用于多种操作系统的音频 I/O 库，通过它能够在 Python 程序中播放和记录音频信息。
- 在 Windows 系统上，执行如下安装指令：
pip install pyaudio - 在 MacOS 系统上，执行如下安装指令：
brew install portaudiopip install pyaudio - 在 GNU/Linux 系统上，首先安装
portaudio19-dev，方法如下：sudo apt-get update -ysudo apt-get install -y portaudio19-dev并且已经配置了 Python 3 开发环境，而后执行如下指令安装：pip install pyaudio也可以用下述指令直接安装，但不保证是最新版：sudo apt install python3-pyaudio
SpeechRecognition：这是一款实现语音识别的库，支持多种引擎，提供了在线和离线两种模式。安装方法如下：
pip install SpeechRecognition
以上模块安装完毕，创建一个 Python 程序（此处命名为 speech.py ），该程序代码如下：
#coding:utf-8
import speech_recognition as sr
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Talk")
audio_text = r.listen(source)
print("Time over, thanks")
try:
print(f"Text: {r.recognize_google(audio_text)}")
except:
print("Sorry, I did not get that.")
执行此程序，并在出现提示语 Talk 的时候，对着计算机的话筒说一句简短的话（仅限于说英语，这是由所用模块决定的） ，比如我在测试中说的是 What's your name ，而后程序就会把我说的这句话（语音）转化为文本，并打印出来。
code % python speech.py
Talk
Time over, thanks
Text: what's your name
通过上述示例，初步体验到了 NLP 技术，特别是使用有关库和模块，自己也能完成有关技术的开发。诚然，自然语言处理所要解决的问题还很多，下面就具体介绍。
2.1.2 自然语言处理的任务
在实际的生活、生产等领域，NLP 能够完成的或者我们希望 NLP 完成的的任务有很多种，下面列出几项：
- 分词（Tokenization）：一般认为，词是研究一个句子所表达含义的最小单位（即所谓最小“粒度”）。不同的自然语言，分词的难易程度不同。对于英文，会用空格区分句子中的词，如“I am an old coder”。但是，中文则不然，比如本书中的中文内容，每个字和每个字之间并没有天然的分隔符，更何况，不同的划分结果，还会出现对句子含义的不同理解。例如“打死老虎”，如果是“打死/老虎”，那么就显示了“武松”的气概；但在鲁迅先生的《坟·论“费厄泼赖”应该缓行》一文中，须为“打/死老虎”，才与后文的“装怯作勇，颇含滑稽，虽然不免有卑怯之嫌，却怯得令人可爱。”相匹配。故，中文分词有难度。
- 词义消歧（Word-sense Disambiguation，WSD）：同一个词在不同句子中，会有不同的含义，这种现象在各类自然语言中都比较常见，比如“秋后算账”和“会计正在算账”中的“算账”，在两个句子中有不同的含义。WSD 的任务就在于识别词的正确含义。
- 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：所谓命名实体，是指可以用专有名词（或名称）标识的事物，在句子中，一般包括人名、地名、机构名、专有名词等，也包括时间、数字等。NER 的任务就是将这些词从句子中抽取出来。例如“《机器学习数学基础》是电子工业出版社2022年出版的”，其中的“机器学习数学基础”（作品）、“电子工业出版社”（组织机构）、“2022年”（时间）就是这句话中的命名实体。NER 是信息检索和知识表示的基础。
- 词性标注（Part-of-Speech（PoS）tagging）：即用一个表示词性的标签标记句子中的词，如名词、动词、形容词、副词、介词等。
- 文本分类（Text Classification），也又称为“文本标注”（Text Tagging）：指在给定的分类体系中，将文本划分到某个或某几个类别中。被分类的文本可能是短文本，例如句子、标题、商品评论等等；也可能是长文本，如文章等。分类体系一般是人为规定，比如新闻类别：政治、体育、军事等；商品评论的情感倾向：正向、负向；等等。
- 自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）：是指用大量文本组成的语料库训练深度学习模型，而后用该模型自动生成新的文本，比如“自动写新闻”、“聊天机器人”等，都是 NLG 的典型应用。
- 问答（Question Answering, QA）：自动地为客户解答有关问题，是 NLP 在商业上的一个重要任务。一个智能化的 QA 系统涉及 NLP 的很多方面内容，比如信息检索、知识表示等，甚至于也与特定的商业内容息息相关。这也说明，开发智能化程度较高的 QA 系统是一项具有挑战性的工作。
- 机器翻译（Machine Translation，MT）：由于操不同自然语言的人之间分享信息的需要，机器翻译也就很早即成为了科学家们的研究对象。自从 1954 年成功将 60 句俄文自动翻译为英文之后，研究者通过不同方法提升机器翻译的效果，并降低成本，直到现如今被普遍采用的在线翻译工具。当然，如今的 MT ，距离“如同真人一样”的目标仍有很大的发展空间。
以上几项，并非 NLP 的全部任务。一个能够协助人完成日常任务的 NLP 系统，往往是多项任务的组合。比如通过语音向电商平台的智能客服询问：请给我推荐一本不错的深度学习的书。而后智能客服也用语音回复：《飞桨：深度学习入门与实战》是读者反应很好的一本书。这个问答中至少包含了“语音和文本的相互转换”、“语义和情感分析”、“智能问答”等任务。
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