自然语言处理应用与实战

前 言

语言是同类生物之间由于沟通需要而形成的具有统一编码、解码标准的指令。语言的魅力和独特性在于不同的语境也会赋予语言不同的意义，需要匹配相应的逻辑思维去理解。自然语言是人们交流情感最基本、最直接、最方便的表达工具，人们日常使用的汉语、英语、法语等都是自然语言，它是随着人类社会发展演变而来的。概括来讲，自然语言是指人类社会约定俗成的，区别于人工语言（如程序设计语言等）的语言。时至今日，计算机作为服务人的工具，人们更希望能用和人交流的方式与计算机进行交流，让计算机理解人类的语言，懂得人类的意图和心声。于是，让机器理解自然语言受到了无数优秀的学者和科研人员的关注，最终发展为人工智能领域的一个重要分支——自然语言处理。

现如今，自然语言处理技术已经取得了长足的进步，而且自然语言处理技术不断与语音识别、语音合成等语音技术相互渗透结合形成新的研究分支。我们平时常用的搜索引擎、新闻推荐、智能音箱等产品，都是以自然语言处理技术为核心的人工智能产品。同时，随着计算机及相关技术的发展和算力的提升，以及互联网的爆炸式发展和图形处理器（GPU）算力的进一步提升，自然语言处理迈入了深度学习时代，越来越多的自然语言处理技术趋于成熟并显现出巨大的商业价值。

? 机器翻译：机器翻译指的是实现一种语言到另一种语言的自动翻译。目前，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等行业巨头推出的翻译平台占据了翻译行业的主导地位。

? 问答系统：问答系统是指计算机利用计算系统理解人提出的问题，并根据自动推理等手段，在已有的知识资源中进行检索、匹配，将获取的结果反馈给用户的系统。问答系统在智能客服和搜索引擎中得到了广泛的应用。

? 情感分析：情感分析可以定义为一个分类问题，即指定一个文本输入，计算机通过对文本进行分析、处理和归纳后自动判断文本的情感类别。情感分析在推荐系统中体现出了巨大的商业价值。

? 信息抽取：信息抽取是指从文本或海量文本中抽取用户感兴趣的信息的技术。

? 文本摘要：文本摘要是指将原文档的主要内容或某方面的信息自动提取出来，形成原文档的摘要和缩写的技术。

随着自然语言处理技术的不断发展，国内外自然语言处理应用型人才的缺口也逐年增大。

究其原因，一方面源于近几年各行业对自然语言处理领域人才的需求快速增加；另一方面自然语言处理是综合性学科，涉及高等数学、概率论、信息学、计算机科学等众多学科，因此其入门门槛较高，需要技术人员掌握人工智能相关的多种理论基础和模型算法。市面上大多数自然语言处理方面的书籍也都更注重理论基础的讲解，案例方面的书籍相对较少。无可厚非，理论知识是掌握自然语言处理必不可少的基础，但案例实战同样是应用型人才应该具备的素质，也是帮助学习者更好地理解理论知识的最佳方式。为此，达内时代科技集团将以往与自然语言处理相关的项目经验、产品应用和技术知识整理成册，通过本书来总结和分享自然语言处理领域的实践成果。我们衷心希望本书能为读者开启自然语言处理之门！

本书内容

本书围绕自然语言处理的基本概念、基础技术、核心技术和预训练模型等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助读者快速理解自然语言处理相关模型和算法的基本原理与关键技术。本书既适合本科院校和高职院校的学生学习使用，也适合不同行业的自然语言处理爱好者阅读。在内容编排上，本书的每章都具备一定的独立性，读者可以根据自身情况进行选择性阅读；同时各章之间循序渐进地形成有机整体，使全书内容不失系统性与完整性。本书包含以下章节。

? 第 1 部分（第 1～3 章）：自然语言处理基础。该部分首先介绍自然语言处理的相关概念和基本技能，然后介绍词向量技术和实现方法，最后介绍关键词提取技术的具体实现。

? 第 2 部分（第 4～8 章）：自然语言处理核心技术。该部分主要介绍使用机器学习和深度学习实现文本分类，如用机器学习中的朴素贝叶斯算法实现中文文本分类，基于 N-gram语言模型实现新闻文本预测；深度学习部分内容介绍了 PyTorch 框架的使用，FastText模型文本分类和基于深度学习算法的文本分类。

? 第 3 部分（第 9～11 章）：序列标注。该部分介绍序列标注的具体应用，如 HMM 的词性标注和 HMM 的命名实体识别等常见的自然语言处理应用，首先使用 HMM 算法分别实现中文文本的词性标注和中文命名实体识别，最后介绍 BiLSTM-CRF 的命名实体识别。

? 第 4 部分（第 12～15 章）：预训练模型。随着自然语言处理技术的发展，预训练模型在很大程度上促进了自然语言处理的发展，这部分内容介绍预训练模型的具体应用，如使用 ALBERT 实现命名实体识别、使用 Transformer 实现中文文本分类、使用 BERT 实现文本相似度计算、使用 ERNIE 实现情感分析等。

书中理论知识与实践的重点和难点部分均采用微视频的方式进行讲解，读者可以通过扫描每章中的二维码观看视频、查看作业与练习的答案。

另外，更多的视频等数字化教学资源及最新动态，读者可以关注微信公众号，或者添加小书童获取资料与答疑等服务。

 高慧强学 AI 研究院微信公众号 高慧强学微信公众号 达内教育研究院 小书童

致谢

本书是达内时代科技集团人工智能研究院团队通力合作的成果。全书由韩少云、冯华、刁景涛策划、组织并统稿，参与本书编写工作的有达内集团及院校的各位老师，他们为相关章节材料的组织与选编做了大量细致的工作，在此对各位编者的辛勤付出表示由衷的感谢！

感谢电子工业出版社的老师们对本书的重视，他们一丝不苟的工作态度保证了本书的质量。

为读者呈现准确、翔实的内容是编者的初衷，但由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请读者批评指正。

编 者

2023 年 2 月

本书系统介绍了自然语言处理及深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，深入浅出地讲解自然语言处理领域的相关知识。 全书共 15 章，分为 4 个部分。第 1 部分是自然语言处理基础，首先介绍自然语言处理的相关概念和基本技能，然后介绍词向量技术和实现方法，最后介绍关键词提取技术。第 2 部分是自然语言处理核心技术，分别介绍朴素贝叶斯算法、N-gram 语言模型、PyTorch 深度学习框架、FastText 模型文本分类和基于深度学习的文本分类。第 3 部分是序列标注，介绍序列标注的具体应用，如 HMM 词性标注和 HMM 命名实体识别等常见的自然语言处理应用场景。第 4 部分是预训练模型，它在很大程度上促进了自然语言处理的发展，这部分内容关注预训练模型的具体应用，如 ALBERT 的命名实体识别、Transformer 的文本分类、BERT的文本相似度计算、ERNIE 的情感分析等。 本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。