自然語言處理賽流程
在NLP賽中，如今很多思路和CV賽是類似的，甚至Pipeline思路也是一致的。
簡介
隨着CV（計算機視覺）大量研究人員的涌入，相對而言，計算機視覺的發展進入了一個飽和時期，而自然語言處理的路還有很長，很多NLP科學家認爲未來十年是NLP黃金的十年。
過去幾年我們也看到了NLP領域很多突破性的成果，BERT、XLNet等模型的出現爲NLP帶來一些新的可能性，這些模型也被廣泛使用在比賽中。
NLP主要有一些任務如文本分類、文本相似度、序列標註、閱讀理解、機器翻譯、信息抽取等，目前很多數據科學競賽平臺都舉辦了NLP比賽，並且最近有愈演愈烈之勢。
賽前準備
參加NLP比賽必須要對賽題有充分的理解，也就是對賽題的背景知識有充足的瞭解。此外，可以查閱是否有過類似的任務，看看前人的解決方案，或者在其他人的baseline基礎上修改（注意，從頭開始碼一個賽題的源碼是很累且沒有必要的，有很多人會開放他們的baseline源碼，在這些baseline基礎上修改會事半功倍。這點在Kaggle上尤爲明顯，Kaggle是一個非常優秀的比賽平臺。）
到了比賽後期，如果已經沒有什麼突破了，就到了組隊的時機，一般選擇排名差不多的組隊，融合多人的結果會取得更好的效果。（前期不建議組隊是因爲一個隊伍是有提交限制的，分開是爲了更好的在一起。）
工具選擇
NLP是個複雜的任務，要想取得不錯的效果需要使用各種庫，下面推薦幾個常用的工具包。
- Gensim
- NLTK
- TextBlob
- CoreNLP
- TensorFlow
數據探索
在NLP比賽中一般不使用EDA（探索性數據分析）來稱呼自然語言任務中的數據探索，這是因爲其數據大多格式統一（文本文件配以一個說明性表格文件）沒必要進行過多的探索，達不到分析的地步（只需要示例性地探索說明文件和文本文件即可）。
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數據集存儲信息
通過shell腳本或者Python腳本瞭解數據集中數據的基本信息，如文本格式，標註方式（文件夾名稱標註一批文本或者csv文件逐一標註每個文本，前者更加常用，適用於分佈式存儲和分類迴歸等多種任務）等。使用Python腳本更加靈活且保證整個項目的流程化。
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文本格式
抽樣顯示文本及其標籤或者標註，確認是否需要對文本進行進一步處理，如文本分類中每個文本是給的是否爲分詞後的結果。
作爲比賽參與者，一般關係下面的信息即可。
- 文本長度
- 字頻、詞頻
- 標籤的分佈
數據預處理
數據決定了模型的上限，算法只是逼近這個上限，所以數據預處理很重要。這一部分主要介紹數據預處理的一些思路，分爲中文和英文兩種思路。
中文
- 非文本內容刪除（正則表達式）
- 處理中文編碼問題（轉爲UTF8）
- 中文分詞（Jiaba分詞、pkuseg等）
- 引入停用詞（哈工大停用詞表，停用詞取出後的效果不一定很好，特別對於RNN這種序列模型）
- 特徵工程
英文
- 非文本內容刪除
- 拼寫檢查及更正
- 詞幹提取及詞形還原（NLTK工具包）
- 大小寫轉化
- 特徵工程
Pipeline制定
目前對NLP比賽，分爲兩種方法，爲傳統方法和深度方法。不過近年來，深度方法取得了更好的效果，所以比賽中較好的表現大多都採用了深度方法，尤其是一些新模型。
文本特徵構建及建模
文本特徵的構建核心的思路就是爲每個文本（一句或者一段或者一篇文章）生成一個結構化的特徵，方便分類器的訓練。
如何生成這種文本的結構化特徵，目前主要有兩種整體思路，分別爲傳統方法（機器學習方法）和深度學習方法。
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傳統方法
主要有LDA主題模型、LSI主題模型、TFIDF（詞頻逆文檔頻率）等文本特徵提取的方法。一般採用傳統方法進行特徵提取，也會使用傳統的機器學習模型進行建模處理，常用的機器學習模型有邏輯迴歸（LR）、支持向量機（SVM）、LightGBM等。
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深度方法
主要採用深度網絡進行特徵提取，是一種自動進行特徵編碼的機器學習模型，主要有CNN、RNN、Transformer等。使用深度方法進行特徵提取則一般構建端到端的系統，所以不會採用其他的傳統分類器或者回歸器，會在特徵的輸出層結一個全連接層作爲分類或者回歸模型。這一步也會有很多網絡結構的設計方法，但是我們一般採用前人發明的很不錯的結構基礎上進行修改，如BERT等。
模型應用
企業提出比賽當然是希望能在業界使用，過於冗餘的模型就算metric刷得好看也是不會受到青睞的。
補充說明
本文較爲簡略的說明了自然語言處理類比賽的主要流程及方法，由於篇幅限制沒有過細展開，具體的相關問題可以查看我的其他博客。博客同步至我的個人博客網站，歡迎查看。如有錯誤，歡迎指正。