【聊天机器人】NLP知识

一、文本处理工具库：

1、NLTK

python上著名的自然语言处理库。自带语料库，词性分类看；自带分类，分词，等功能。有强大的社区支持，和N多的简单版wrapper(eg.TextBlob)

2、TextBlob 包–英文分析

TextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。对NLTK的封装。它为常见的自然语言处理（NLP）任务提供了一个简单的API，例如词性标注，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。结果：（-1，1）GitHub链接：https://github.com/sloria/TextBlob

3、SnowNLP包–中文分析

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。SnowNLP用于情感分析方面（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好），而且它的分词能力并没有jieba强大。

4、金融相关API：

彭博社Bloomberg API（30k一个月）、Thomson Reuters(15K)、 Wind、大智慧、同花顺数据API。

二、NLTK的介绍

1、模块

2、NLTK使用

from nltk.corpus import brown  #从nltk语料库中引入brown
brown.categories()  #brown中有哪些类型
print(len(brown.sents()))  #brown中的句子总数
print(len(brown.words()))  #brown中的单词总数

三、文本处理流程

1、分词：

分词方式：
（1）启发式分词：Heuristic。基于查字典进行分词。类比于relu_based
（2）机器学习/统计方法：HMM、CRF、nn、LSTM、RNN等。基于data进行分词（HMM、CRF传统模型是由公式计算是一个单词的概率是多少（概率P）；nn、LSTM、RNN深度学习是黑盒子）。类比于Generative
中文的字（1000个覆盖约92%,2000字覆盖98%以上,3000字则已到99%）相当于英文的字母（26个）
（3）案例
英文分词：Tokenize

>>> import nltk
>>> sentence = “hello, world"
>>> tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
>>> tokens
['hello', ',', 'world']

中文分词库：jieba

import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤大学", cut_all=True)
print "Full Mode:", "/ ".join(seg_list) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤大学", cut_all=False)
print "Default Mode:", "/ ".join(seg_list) # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了了⽹网易易杭研⼤大厦") # 默认是精确模式
print ", ".join(seg_list)
seg_list = jieba.cut_for_search("⼩小明硕⼠士毕业于中国科学院计算所，后在⽇日本京都⼤大学深造")
# 搜索引擎模式
print ", ".join(seg_list)

【全模式】: 我/ 来到/ 北北京/ 清华/ 清华⼤大学/ 华⼤大/ ⼤大学
【精确模式】: 我/ 来到/ 北北京/ 清华⼤大学
【新词识别】：他, 来到, 了了, ⽹网易易, 杭研, ⼤大厦
(此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了了)
【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算,计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
特殊符号：

from nltk.tokenize import word_tokenize
tweet = 'RT @angelababy: love you baby! :D http://ah.love #168cm' 
print(word_tokenize(tweet))

输出：
[‘RT’, ‘@’, ‘angelababy’, ‘:’, ‘love’, ‘you’, ‘baby’, ‘!’, ‘:’, ’D’, ‘http’, ‘:’, ‘//ah.love’, ‘#’, ‘168cm’]
输出内容@+人名、网址等都是不需要的；:D表情文本没有表示出其含义。可以利用正则表达式re，对这些内容进行删除或转化。
（4）正则表达式对照表：
http://www.regexlab.com/zh/regref.htm

import re
#识别表情O(∩_∩)O
emoticons_str = r"""
        (?:
            [:=;] #眼睛
            [oO\-]? #鼻子
            [D\)\]\(\]/\\OpP] #嘴 
         )"""
#识别特殊符号
regex_str = [
    emticons_str,
    r'<[^>]+>', # HTML tags
    r'(?:@[\w_]+)', # @某人
    r"(?:\#+[\w_]+[\w\'_\-]*[\w_]+)", # 话题标签 
    r'http[s]?://(?:[a-z]|[0-9]|[$-_@.&amp;+]|[!*\(\),]|(?:%[0-9a-f][0-9a-f]))+', # URLs
    r'(?:(?:\d+,?)+(?:\.?\d+)?)', # 数字
    r"(?:[a-z][a-z'\-_]+[a-z])", # 含有-和'的单词
    r'(?:[\w_]+)', # 其他
    r'(?:\S)' # 其他
]

注：虚词：语义处理里没有用，但对于文本表面（如写作水平等）是有用的。分词可根据需要保留
（5）社交网络中的分词案例

tokens_re = re.compile(r'('+'|'.join(regex_str)+')', re.VERBOSE | re.IGNORECASE) 
emoticon_re = re.compile(r'^'+emoticons_str+'$', re.VERBOSE | re.IGNORECASE)
def tokenize(s):    
    return tokens_re.findall(s)
def preprocess(s, lowercase=False):    
    tokens = tokenize(s)    
    if lowercase:        
        tokens = [token if emoticon_re.search(token) else token.lower() for token in tokens]    
        return tokens
tweet = 'RT @angelababy: love you baby! :D http://ah.love #168cm' 
print(preprocess(tweet)) # ['RT', '@angelababy', ':', 'love', 'you', 'baby', # ’!', ':D', 'http://ah.love', '#168cm']

2、英文的词形还原：

（1）将不同的词性（但意思相同）规范为同一个表达式。如
Inflection时态变化（不要影响词性）：walk ==> walking ==> walked
derivation引申（词性的变化）：nation(noun) ==> national(adjective) ==> nationalize(veb)
（2）词形归一化方法
Stemming词干提取：一般是吧不影响词性的时态的小尾巴砍掉
walking ==> walk
walked ==> walk
Lemmatization词形归一：把各种类型的词的变形（查表），都归为一个形式
went ==> go
are ==> be
（3）代码实现

• Stemming代码实现：

from nltk.stem.porter import PorterStemmer
porter_stemmer = PorterStemmer()
print(porter_stemmer.stem('maximum'))
print(porter_stemmer.stem('presumably'))
print(porter_stemmer.stem('multiply'))
print(porter_stemmer.stem('provision'))

输出：
maximum
presum
multipli
provis

from nltk.stem import SnowballStemmer
snowball_stemmer = SnowballStemmer("english")
print(snowball_stemmer.stem('maximum'))
print(snowball_stemmer.stem('presumably'))
print(snowball_stemmer.stem('multiply'))
print(snowball_stemmer.stem('provision'))

maximum
presum
multipli
provis

from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer 
lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
print(lancaster_stemmer.stem('maximum'))
print(lancaster_stemmer.stem('presumably'))
print(lancaster_stemmer.stem('multiply'))
print(lancaster_stemmer.stem('provision'))

输出：
maxim
presum
multiply
provid

from nltk.stem.porter import PorterStemmer
p = PorterStemmer()
print(p.stem('went'))
print(p.stem('wenting'))

输出：
went
went

• Lemma代码实现：

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('dogs'))
print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('churches'))
print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('aardwolves'))
print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('abaci'))
print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('hardrock'))

输出：
dog
church
aardwolf
abacus
hardrock

一般先使用词性标注判断出词性，在使用Lemma进行词形还原。
1、对于Went：v.go的过去是；n.英文名：温特。直接使用Lemma无法正确还原
2、加入词性后即可准确的进行词形还原

#没有POS Tag,默认为NN 名词
wordnet_lemmatizer.lemmatize('are')
wordnet_lemmatizer.lemmatize('is')

#加上POS Tag
wordnet_lemmatizer.lemmatize('are',pos='v')
wordnet_lemmatizer.lemmatize('is',pos='v')

• NLTK词性标注POS Tag：

import nltk
text = nltk.word_tokenize('what does the fox say')
print(text)
print(nltk.pos_tag(text))

输出：
[‘what’, ‘does’, ‘the’, ‘fox’, ‘say’]
[(‘what’, ‘WDT’), (‘does’, ‘VBZ’), (‘the’, ‘DT’), (‘fox’, ‘NNS’), (‘say’, ‘VBP’)]

3、Stopwprds停用词：

1、全体stopwords列表 http://www.ranks.nl/stopwords
2、nltk.download(‘stopwords’)
3、代码实现

from nltk.corpus import stopwords 
# 先token，得到一个word_list 
# ... 
# 然后filter
filtered_words = [word for word in word_list if word not in stopwords.words('english')]

4、总结

文本的一般预处理流程：
除了NLTK外，斯坦福的：CORENLP库指出中、英、西班牙文

四、文本表示----把句子按数字向量表达

机器学习：通过设定的规则去构造特征。

1、True-False

步骤：建立字典、句子单词出现即在字典对应记为1
缺点：没有考虑词的重要性和顺序关系

2、用元素频率形式表示：

（1）含义
词表位置需要固定，保持在一个空间内。文本表示相当于，每个词都进行one-hot，在累加。
（2）优点：

• 所有句子的向量长度都是一样的，便于后期的机器学习
• 向量的长度就是处理文本中不同的词的个数
  （3）缺点：
  没有考虑文本中词与词之间的顺序关系。
  （4）步骤：
• 建立字典
• 句子单词出现即在字典对应位置+1
• 每个句子的维度变为1*字典维度。语料库字典是很重要的。
  如，
  he,he,he,we are happy
  he,he,he,we are
  you work
  每个句子对应的词向量：
  
  （5）代码实现：

import nltk
from nltk import FreqDist
#先做一个词库
corpus = 'this is my sentence ' 'this is my life' 'this is the day'
tokens = nltk.word_tokenize(corpus)
print(tokens)

#使用NLTK的FreqDist统计一下文字出现的频率
fdist = FreqDist(tokens)
print(fdist)
print(fdist['is'])
#输出最常见的50个单词
standard_freq_vector = fdist.most_common(50)
size = len(standard_freq_vector)
print(size)
print(standard_freq_vector)
#按照词频大小，生成{词：位置索引}字典
word_to_count = {}
for term in standard_freq_vector:
    word_to_count[term[0]] = term[1]
print(word_to_count)
#对于任意句子
sentence = 'this is cool'
#分词
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
sentence_vector = []
for word in tokens:
    sentence_vector.append(word_to_count.get(word,0))

3、TF-IDF

单用频率表示，无法真实表达出词在该文本中的重要性，如某些公有词虽然在文本中出现的次数多，可能在整个语料库中都出现很多。
（1）TF: Term Frequency, 衡量⼀个term在⽂档中出现得有多频繁。
TF(t) = (t出现在⽂档中的次数) / (⽂档中的term总数)。
（2）IDF: Inverse Document Frequency, 衡量⼀个term有多重要。有些词出现的很多，但是明显不是很有卵⽤。⽐如’is’，’the‘，’and‘之类
的。为了平衡，我们把罕见的词的重要性（weight）搞⾼，把常见词的重要性搞低。
IDF(t) = log_e(⽂档总数 / 含有t的⽂档总数).
（3）$TF-IDF = TF * IDF$
（4）例子：

现在有10M的文档，baby出现在其中的1000个文档中。
IDF(baby) = log(10000000/1000) = 4
那么来了一个文档有100个单词，其中单词baby出现3次。
TF(baby) = (3/100) = 0.03
所以，TF-IDF(baby) = TF(baby) * IDF(baby) = 0.03 * 4 = 0.12

（5）代码实现

from nltk.text import TextCollection
#首先, 把所有的⽂文档放到TextCollection类中。 
#这个类会⾃自动帮你断句句, 做统计, 做计算
corpus = TextCollection(['this is sentence one',
                        'this is sentence two',
                        'this is sentence three'])
#直接就能算出tfidf 
#(term:一句话中的某个term,text:这句话) 
print(corpus.tf_idf('this','this is sentence four'))

五、NLP经典案例

1、情感分析

案例一：简单的情感词字典

（1）介绍
一句话分词后通过情感词字典，对每个词进行打分，最后得出句子情感得分。例如：like：1，good：2，bad：-2，terrible：-3。这代表着like的情感正面程度分值为1，good的情感正面程度为2，bad的情感正面程度为-2，terrible的情感正面程度为-3。
AFINN-111就是一个典型的情感字典：http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6010
下载后如图：

（2）使用NLTK完成简单的情感分析代码实现：

#NLTK进行情感分析
import nltk


#建立情感字典
sentiment_dictionary ={}
for line in open('you_file\AFINN-111.txt'):
    word,score = line.split(' ')
    sentiment_dictionary[word] = int(score)  #构建{单词：得分}字典

sentence_1 ='i love you!'
sentence_2 ='i hate you!'  
#分词  
word_list1 = nltk.word_tokenize(sentence_1)
word_list2 = nltk.word_tokenize(sentence_2)
#遍历每个句子，把每个词的情感得分相加，不在情感字典中的词分数全部置0
s1_score = sum(sentiment_dictionary.get(word,0) for word in word_list1)
s2_score = sum(sentiment_dictionary.get(word,0) for word in word_list2)
print('我是句子'+sentence_1+'的正面情感得分:',s1_score)
print('我是句子'+sentence_2+'的正面情感得分:',s2_score)

输出结果：
我是句子i love you!的正面情感得分：3
我是句子i hate you!的正面情感得分：-3
（3）存在的问题：

• 出现网络新词不在字典里怎么办？
• 出现特殊词汇怎么办？
• 更深层的语义怎么理解？

案例二：配上ML的情感分析

from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk import word_tokenize
#简单手造的训练集
s1 = 'i am a good boy'
s2 = 'i am a handsome boy'
s3 = 'he is a bad boy'
s4 = 'he is a terrible boy'

#预处理后得到字典类型:
#key表示fname对应句子中出现的单词
#value表示每个文本单词对应的值
def preprocess(s):
    return {word:True for word in s.lower().split()}

#把训练集做成标准形式
training_data = [[preprocess(s1),'pos'],
                [preprocess(s2),'pos'],
                [preprocess(s3),'neg'],
                [preprocess(s4),'neg'],]

#采用朴素贝叶斯模型训练
model = NaiveBayesClassifier.train(training_data)
new_s1 = 'i am a good girl'
new_s2 = 'she is a terrible girl'
#输出预测结果
print('我在预测 '+new_s1+' 结果是：',model.classify(preprocess(new_s1)))
print('我在预测 '+new_s2+' 结果是：',model.classify(preprocess(new_s2)))

输出结果：
我在预测 i am a good girl 结果是： pos
我在预测 she is a terrible girl 结果是： neg

2、文本相似度

在句子被向量化后，我们根据余弦定理便可计算出句子的相似度
$\displaystyle similarity=cos( \theta ) =\frac{A\cdot B}{\| A\| \cdot \| B\| }$

3、文本分类

文本表示称为向量后，通过及其学习模型，对分类任务进行预测。

五、深度学习文本表示：让机器去学习句子表达向量，而不是人为的规定特征

1、词向量表示工具：

gensim:word2vec、tensorflow

2、词编码：

英文、ASII编码（英文）、Unicode中文、自定义一个index编码、电报编码等，在进行深度学习时，输入的词约原始越好。

3、词向量表达方式

（1）Auto-Encoder
无监督学习，工业上主要用于降维。

**（2）Word2vec：**单词本身不是单独存在于句子中间的，而是由周围的词决定。

4、文本相似度的表示：

（1）Full document: TF-IDF
（2）Window: co-occurrence matrix + SVD（2个单词都出现的矩阵计算）不光关注在文章中出现的频率，重点关注词与词之间的相关性
a.贡献计数表

b.构建SVD矩阵:把任何形状的矩阵， 都转化为三个向量相乘的矩阵。个性特征：每一行代表自己的特有特征

c.将特征值取出，放在空间平面里。做词向量表达

应为SVD计算复杂度很高，所以想到用两边定义中间的形式，去表达。

5、Word2vec

（1）Skip-gram：数据量少，经常出现稀有单词时适合使用

（2）CBOW：比Skip-gram快，对于高频词的预测精度高

（3）步骤：

• 文本预处理：去停用词、小写化、用正则表达式去除特殊符号或文本。进行分词。文本处理后的形式，输入到Word2Vec中：[[‘hello’, ‘how’], [‘fine’, ‘thank’]]
• 文本表示
  1）使用from gensim.models import word2vec库;
  2）设定参数（num_features最多多少个不不同的features、min_word_count⼀一个word，最少出现多少次 才被计⼊入、多少thread⼀一起跑（快⼀一点⼉儿）、embeding_size、windom_size前后观察多⻓长的“语境）
  3）跑模型。生成每个次的词向量

model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=size, workers=num_workers, size=num_features, min_count = min_word_count, window = window)

（4）应用：

• 输出单词在空间中的位置向量。词向量表示

model['computer']

输出：
array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, …], dtype=float32)

• 求两个词的senmatics相似度

model.similarity('woman', 'man')

输出：0.73723527

• 通过语义，利用空间距离计算。单词和概率。

#woman + king - man = queen
model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])

输出：
[(‘queen’, 0.50882536), …]

六、机器人应用：intents

“你好吗？”——>向量，“你最近怎么样”——>向量
通过word2vec、tf-idf等形式，把句子把句子表达为向量形式。
无监督学习：KNN做聚类，计算两个句子的距离是否小于某个阈值，如果小於则认为属于一类，可以使用同一个回答
有监督学习：分类问题。
根据网上的语料库，输入词向量，确定它属于那个标签。

七、思考：

这个时候你会发现，我们的vec是针对每个word的。而我们的训练集是sen和label互相对应的，
工业上，到了这一步，有三种解决方案：
1、平均化一个句子里所有词的vec。
sen_vec = [vec, vec, vec, …] / n
2、排成一个大matrix (M * N)，等着CNN进行特征提取。
[ vec | vec | vec | vec | … ]
3、用Doc2Vec。这是基于句子的vec，跟word2vec差不多思路路，用起来也差不多。
只对长篇 大文章效果好。对头条新闻，twitter这种的东西，就不行了。每一篇的就太少。
具体可以看gensim。

参考文献：文本为七月在线《自动聊天机器人项目班》学习笔记