谷歌4億英鎊收購人工智能公司DeepMind，百度目前正推進“百度大腦”項目，騰訊、阿里等各大巨頭佈局深度學習。隨着社會化數據大量產生，硬件速度上升、成本降低，大數據技術的落地實現，讓冷冰冰的數據具有智慧逐漸成爲新的熱點。要從數據中發現有用的信息就要用到數據挖掘技術，不過買來的數據挖掘書籍一打開全是大量的數學公式，而課本知識早已還給老師了，難以下手、非常頭大！
我們可以跳過數學公式，先看看我們瞭解數據挖掘的目的：發現數據中價值。這個纔是關鍵，如何發現數據中的價值。那什麼是數據呢？比如大家要上網首先需要輸入網址，打開網頁後會自動判斷哪些是圖片、哪些是新聞、哪些是用戶名稱、遊戲圖標等。人大腦可以存儲大量的信息，包括文字、聲音、視頻、圖片等，每一個都可以轉換數據存儲在電腦。人的大腦可以根據輸入自動進行判斷，電腦可以通過輸入判斷嗎？答案是肯定的! 不過需要我們編寫程序來判斷每一種信息，就拿文字識別來說吧，怎麼從一個人在社交網絡的言論判斷他今天的心情是高興還是憤怒！比如：“你假如上午沒給我吃冰淇淋，我絕對會不happy的。” 信息發佈時間爲下午2點。對於我們人類一看這個句子就知道他是吃過冰淇淋了，心情肯定不會是憤怒。那計算機怎麼知道呢？
這就是今天的主題，要讓計算機理解句子的語義，必須要有個程序，上面的句子和發佈時間是輸入，輸出就是 “高興”。要得到“高興”就要建立 “高興”的規則，可以建一個感情色彩詞庫，比如 高興（識別詞是高興、happy），憤怒（識別詞是憤怒、生氣）。這裏的識別詞就是輸入中出現的詞語，比如上面的句子中的“happy”就識別出了“高興”這個感情色彩詞。但是光識別出“happy”肯定是不行的，前面的“假如。。。沒。。。，我。。。不。。。”等關鍵詞都需要識別出來，才能完整判斷一個句子的意思。爲了達到這個效果，就必須要用分詞技術了。
我們先人工對上面的句子來進行一下切詞，使用斜線分割：“你/假如/上午/沒/給/我/吃/冰淇淋/，/我/絕對/會/不/happy/的/。/”。但是程序如何做到自動切分？這個其實中國的前輩們已經做了很多中文分詞的研究，常見的分詞算法有：
1、基於詞典的分詞，需要先預設一個分詞詞典，比如上面句子切分出來的“假如、上午”這些詞先存放在詞典，然後把句子切分成單字組合成詞語去詞典裏查找，匹配上了就挑選出來一個詞。沒有匹配上的就切分成單字。
2、基於統計的分詞，需要先獲取大量的文本語料庫（比如新聞、微博等），然後統計文本里相鄰的字同時出現的次數，次數越多就越可能構成一個詞。當達到一定次數時就構成了一個詞即可形成語料概率庫。再對上面句子進行單字切分，把字與字結合後在語料概率庫裏查找對應的概率，如果概率大於一定值就挑選出來形成一個詞。這個是大概描述，實際生產環境中還需要對句子的上下文進行結合才能更準確的分詞。
3、基於語義的分詞，簡而言之就是模擬人類對句子的理解來進行分詞。需要先整理出中文語句的句法、語義信息作爲知識庫，然後結合句子的上下文，對句子進行單字切分後組合成詞逐個帶入知識庫進行識別，識別出來就挑選出一個詞。目前還沒有特別成熟的基於語義的分詞系統。
爲了讓大家快速的瞭解分詞技術，我們採用第一個方式來做測試：基於詞典的分詞，這種方式簡單暴力可以解決百分之七八十的問題。基於詞典的分詞大概分爲以下幾種方式：
1、正向最大匹配，沿着我們看到的句子逐字拆分後組合成詞語到詞典裏去匹配，直到匹配不到詞語爲止。舉個實際的例子：“人民大會堂真雄偉”，我們先拆分爲單字“人”去詞典裏去查找，發現有“人”這個詞，繼續組合句子裏的單字組合“人民”去詞典裏查找，發現有“人民”這個詞，以此類推發現到“人民大會堂”，然後會結合“人民大會堂真”去詞典裏查找沒有找到這個詞，第一個詞“人民大會堂”查找結束。最終分詞的結果爲：“人民大會堂/真/雄偉”。
2、逆向最大匹配，這個和上面相反，就是倒着推理。比如“沿海南方向”，我們按正向最大匹配來做就會切分成 “沿海/南方/向”，這樣就明顯不對。採用逆向最大匹配法則來解決這個問題，從句子的最後取得“方向”這兩個字查找詞典找到“方向”這個詞。再加上“南方向”組成三字組合查找詞典沒有這個詞，查找結束，找到“方向”這個詞。以此類推，最終分出“沿/海南/方向”。
3、雙向最大匹配，顧名思義就是結合正向最大匹配和逆向最大匹配，最終取其中合理的結果。最早由哈工大王曉龍博士理論化的取最小切分詞數，比如“我在中華人民共和國家的院子裏看書”，正向最大匹配切分出來爲“我/在/中華人民共和國/家/的/院子/裏/看書”工8個詞語，逆向最大匹配切分出來爲“我/在/中華/人民/共/和/國家/的/院子/裏/看書”共11個詞語。取正向最大匹配切出來的結果就是正確的。但是如果把上面那個例子“沿海南方向”雙向切分，都是3個詞語，改如何選擇？看第4個《最佳匹配法則》。
4、最佳匹配法則，先準備一堆文本語料庫、一個詞庫，統計詞庫裏的每一個詞在語料庫裏出現的次數記錄下來。最後按照詞頻高的優先選出，比如“沿海南方向”，正向切分爲：“沿海/南方/向”，逆向切分爲：“沿/海南/方向”。其中“海南”的頻度最高，優先取出來。剩下“沿”、“方向”也就正常切分了。是不是這就是基於詞典分詞的最佳方案？比如數學之美中提到的：“把手擡起來” 和 “這扇門的把手”，可以分爲“把”、“手”、“把手”，不管怎麼分總有一句話的意思不對。後續再介紹如何通過統計的分詞處理這些問題。
說了這麼多，我們來實戰一下如何基於詞典的分詞：
public class TestPositiveMatch {
public static void main(String[] args) {
String str = "我愛這個中華人民共和國大家庭";
List<String> normalDict = new ArrayList<String>();
normalDict.add("");
normalDict.add("愛");
normalDict.add("中華"); //測試詞庫裏有中華和中華人民共和國，按照最大匹配應該匹配出中華人民共和國
normalDict.add("中華人民共和國");
int strLen = str.length(); //傳入字符串的長度
int j = 0;
String matchWord = ""; //根據詞庫裏識別出來的詞
int matchPos = 0; //根據詞庫裏識別出來詞後當前句子中的位置
while (j < strLen) { //從0字符匹配到字符串結束
int matchPosTmp = 0; //截取字符串的位置
int i = 1;
while (matchPosTmp < strLen) { //從當前位置直到整句結束，匹配最大長度
matchPosTmp = i + j;
String keyTmp = str.substring(j, matchPosTmp);//切出最大字符串
if (normalDict.contains(keyTmp)) { //判斷當前字符串是否在詞典中
matchWord = keyTmp; //如果在詞典中匹配上了就賦值
matchPos = matchPosTmp; //同時保存好匹配位置
}
i++;
}
if (!matchWord.isEmpty()) {
//有匹配結果就輸出最大長度匹配字符串
j = matchPos;
//保存位置，下次從當前位置繼續往後截取
System.out.print(matchWord + " ");
} else {
//從當前詞開始往後都沒有能夠匹配上的詞，則按照單字切分的原則切分
System.out.print(str.substring(j, ++j) + " ");
}
matchWord = "";
}
}
}
輸出結果爲： 我 愛 這 個 中華人民共和國 大 家 庭
按照這樣我們一個基本的分詞程序開發完成。
對於文章一開始提到的問題還沒解決，如何讓程序識別文本中的感情色彩。現在我們先要構建一個感情色彩詞庫“高興”，修飾詞庫“沒”、”不”。再完善一下我們的程序：
public class TestSentimentPositiveMatch {
public static void main(String[] args) {
String str = "你假如上午沒給我吃冰淇淋，我絕對會不happy的。";
//語義映射
Map<String, String> sentimentMap = new HashMap<String, String>();
sentimentMap.put("happy", "高興");
//情感詞庫
List<String> sentimentDict = new ArrayList<String>();
sentimentDict.add("happy");
//修飾詞
List<String> decorativeDict = new ArrayList<String>();
decorativeDict.add("不");
decorativeDict.add("沒");
//修飾詞衡量分數
Map<String, Double> decorativeScoreMap = new HashMap<String, Double>();
decorativeScoreMap.put("不", -0.5);
decorativeScoreMap.put("沒", -0.5);
List<String> decorativeWordList = new ArrayList<String>(); //修飾詞
String sentimentResult = ""; //情感結果
int strLen = str.length(); //傳入字符串的長度
int j = 0;
String matchSentimentWord = ""; //根據詞庫裏識別出來的情感詞
String matchDecorativeWord = ""; //根據詞庫裏識別出來的修飾詞
int matchPos = 0; //根據詞庫裏識別出來詞後當前句子中的位置
while (j < strLen) { //從0字符匹配到字符串結束
int matchPosTmp = 0; //截取字符串的位置
int i = 1;
while (matchPosTmp < strLen) { //從當前位置直到整句結束，匹配最大長度
matchPosTmp = i + j;
String keyTmp = str.substring(j, matchPosTmp);//切出最大字符串
if (sentimentDict.contains(keyTmp)) { //判斷當前字符串是否在詞典中
matchSentimentWord = keyTmp; //如果在詞典中匹配上了就賦值
matchPos = matchPosTmp; //同時保存好匹配位置
}
if (decorativeDict.contains(keyTmp)) { //判斷當前字符串是否在詞典中
matchDecorativeWord = keyTmp; //如果在詞典中匹配上了就賦值
matchPos = matchPosTmp; //同時保存好匹配位置
}
i++;
}
if (!matchSentimentWord.isEmpty()) {
//有匹配結果就輸出最大長度匹配字符串
j = matchPos;
//保存位置，下次從當前位置繼續往後截取
System.out.print(matchSentimentWord + " ");
sentimentResult = sentimentMap.get(matchSentimentWord);
}
if (!matchDecorativeWord.isEmpty()) {
//有匹配結果就輸出最大長度匹配字符串
j = matchPos;
//保存位置，下次從當前位置繼續往後截取
System.out.print(matchDecorativeWord + " ");
decorativeWordList.add(matchDecorativeWord);
} else {
//從當前詞開始往後都沒有能夠匹配上的詞，則按照單字切分的原則切分
System.out.print(str.substring(j, ++j) + " ");
}
matchSentimentWord = "";
matchDecorativeWord = "";
}
double totalScore = 1;
for (String decorativeWord : decorativeWordList) {
Double scoreTmp = decorativeScoreMap.get(decorativeWord);
totalScore *= scoreTmp;
}
System.out.print("\r\n");
if (totalScore > 0) {
System.out.println("當前心情是：" + sentimentResult);
} else {
System.out.println("當前心情是：不" + sentimentResult);
}
}
}
通過傳入“你假如上午沒給我吃冰淇淋，我絕對會不happy的。”，結果輸出爲：“當前心情是：高興”。當然你也可以改變其中的修飾詞，比如改爲：“你假如上午沒給我吃冰淇淋，我絕對會happy的。”，結果輸出爲：“當前心情是：不高興”。
機器再也不是冷冰冰的，看起來他能讀懂你的意思了。不過這只是一個開始，拋出幾個問題：
1、如何讓程序識別句子中的時間？比如“上午”、“下午2點”。
2、如何處理“把手擡起來” 和 “這扇門的把手”中的“把”與“手”的問題？
3、如何構建海量的知識庫，讓程序從“嬰兒”變成“成年人”？
4、如何使用有限的存儲空間海量的知識庫？
5、如何提高程序在海量知識庫中查找定位信息的效率？
6、如何識別新詞、人名、新鮮事物等未知領域？
這是《紐約時報》刊登的2張照片，一張是老鼠的腦細胞(左)，一張是宇宙(右)。早期宇宙中星系互連關係，和大腦神經元相互連接，幾乎無法分辨兩張圖之間的不同，大腦細胞與整個宇宙擁有一樣的結構。
宇宙芸芸衆生都是相通的，大腦也許就是一個小宇宙，在這個小宇宙又有很多星球、住着很多生物。而電腦也是宇宙中地球上的一個產物，只要存儲計算速度發展到足夠強大一定可以構建成一個強大的大腦。
你看這個單詞 “testaword” 認識嗎？可能不認識，因爲我們五官先獲取到的信息，然後根據大腦以往學習的經驗做出判斷。但是你看這個短語 ” test a word” 認識嗎？再看看開始那個單詞“testaword”是不是就親切多了？
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