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自然语言处理经典入门书籍，得此书者得天下，还等什么亲
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摘要：近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃，市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章，文章深度层次不一，今天因为某种需要，将文章全部看了一遍做个整理，也可以称之为概述。关于这些问题，博客里面都有详细的文章去介绍，本文只是对其各个部分高度概括梳理。（本文原创，转载注明出处：& )
1 什么是文本挖掘？
文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。
2 什么是自然语言处理？
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。
3&常用中文分词？
中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。StanfordNLP（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。）汉语分词工具（个人推荐）
哈工大语言云
庖丁解牛分词
盘古分词& ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统&
IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）&
FudanNLP(复旦大学)
4 词性标注方法？句法分析方法？
原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。&&
显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。 & 用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。
5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法 &
1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。所以一个可靠的百家姓的表就十分重要啦~在国内学者做的诸多实验中，效果最好的人名可以F1测度达到90%，最差的机构名达到85%。 &
2 字典法：在NER中就是把每个字都当开头的字放到trie-tree中查一遍，查到了就是NE。中文的trie-tree需要进行哈希，因为中文字符太多了，不像英文就26个。 &
3 对六类不同的命名实体采取不一样的手段进行处理，例如对于人名，进行字级别的条件概率计算。 & 中文：哈工大（语言云）上海交大&&& 英文：stanfordNER等
7 基于主动学习的中医文献句法识别研究 &
7.1 语料库知识？ &&&&&&
语料库作为一个或者多个应用目标而专门收集的，有一定结构的、有代表的、可被计算机程序检索的、具有一定规模的语料的集合。 &&&
语料库划分：① 时间划分② 加工深度划分：标注语料库和非标注语料库③ 结构划分⑤ 语种划分⑥ 动态更新程度划分：参考语料库和监控语料库 &&&
语料库构建原则：①&& 代表性②&& 结构性③&& 平衡性④&& 规模性⑤&& 元数据：元数据对 &&&&&&
语料标注的优缺点
①&& 优点： 研究方便。可重用、功能多样性、分析清晰。
②&& 缺点： 语料不客观（手工标注准确率高而一致性差，自动或者半自动标注一致性高而准确率差）、标注不一致、准确率低
&7.2 条件随机场解决标注问题？ &&&&&
条件随机场用于序列标注，中文分词、中文人名识别和歧义消解等自然语言处理中，表现出很好的效果。原理是：对给定的观察序列和标注序列，建立条件概率模型。条件随机场可用于不同预测问题，其学习方法通常是极大似然估计。 &&&&&
我爱中国，进行序列标注案例讲解条件随机场。（规则模型和统计模型问题） &&
条件随机场模型也需要解决三个基本问题：特征的选择（表示第i个观察值为&爱&时，相对yi,yi-1的标记分别是B，I），参数训练和解码。 && &
7.3 隐马尔可夫模型 &&&&&
应用：词类标注、语音识别、局部句法剖析、语块分析、命名实体识别、信息抽取等。应用于自然科学、工程技术、生物科技、公用事业、信道编码等多个领域。 &&
马尔可夫链：在随机过程中，每个语言符号的出现概率不相互独立，每个随机试验的当前状态依赖于此前状态，这种链就是马尔可夫链。 &&
多元马尔科夫链：考虑前一个语言符号对后一个语言符号出现概率的影响，这样得出的语言成分的链叫做一重马尔可夫链，也是二元语法。二重马尔可夫链，也是三元语法，三重马尔可夫链，也是四元语法 &&&&&
隐马尔可夫模型思想的三个问题&
问题1（似然度问题）：给一个HMM &=（A,B） 和一个观察序列O，确定观察序列的似然度问题 P(O|&) 。（向前算法解决） &&&&&&&&&
问题2（解码问题）：给定一个观察序列O和一个HMM &=（A,B），找出最好的隐藏状态序列Q。（维特比算法解决） &&&&&&&&&
问题3（学习问题）：给定一个观察序列O和一个HMM中的状态集合，自动学习HMM的参数A和B。（向前向后算法解决）
7.4 Viterbi算法解码 &&&&&
1 计算时间步1的维特比概率
2 计算时间步2的维特比概率，在（1） 基础计算
3 计算时间步3的维特比概率，在（2） 基础计算
4 维特比反向追踪路径 &&&&& &&
维特比算法与向前算法的区别： &&&&
（1）维特比算法要在前面路径的概率中选择最大值，而向前算法则计算其总和，除此之外，维特比算法和向前算法一样。 &&&&
（2）维特比算法有反向指针，寻找隐藏状态路径，而向前算法没有反向指针。 &&&&&
HMM和维特比算法解决随机词类标注问题，利用Viterbi算法的中文句法标注 &
7.5 序列标注方法 &&&&& 参照上面词性标注 & &
7.6 模型评价方法 &&&&&
模型：方法=模型+策略+算法 &&
模型问题涉及：训练误差、测试误差、过拟合等问题。通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力。
模型评价参数： &&&&&
准确率P=识别正确的数量/全部识别出的数量 &&
错误率 =识别错误的数量/全部识别出的数量 &&
精度=识别正确正的数量/识别正确的数量 &&&&&
召回率R=识别正确的数量/全部正确的总量（识别出+识别不出的） &&
F度量=2PR/(P+R) && &&
数据正负均衡适合准确率 && 数据不均适合召回率，精度，F度量 &&
几种模型评估的方法：
K-折交叉验证、随机二次抽样评估等 && ROC曲线评价两个模型好坏 &
8 基于文本处理技术的研究生英语等级考试词汇表构建系统 &
完成对年17套GET真题的核心单词抽取。其中包括数据清洗，停用词处理，分词，词频统计，排序等常用方法。真题算是结构化数据，有一定规则，比较容易处理。此过程其实就是数据清洗过程）最后把所有单词集中汇总，再去除如：a/an/of/on/frist等停用词（中文文本处理也需要对停用词处理，诸如：的，地，是等）。处理好的单词进行去重和词频统计，最后再利用网络工具对英语翻译。然后根据词频排序。 & &
8.1 Apache Tika？ &&&&&
Apache Tika内容抽取工具，其强大之处在于可以处理各种文件，另外节约您更多的时间用来做重要的事情。 &&
Tika是一个内容分析工具，自带全面的parser工具类，能解析基本所有常见格式的文件 &&
Tika的功能:&文档类型检测&& &内容提取& &元数据提取& &语言检测
8.2 文本词频统计？词频排序方法？ &&&&&
算法思想：
1 历年（年）GET考试真题，文档格式不一。网上收集 &&&&&&&&&&&&&&&
2 对所有格式不一的文档进行统计处理成txt文档，格式化（去除汉字/标点/空格等非英文单词）和去除停用词（去除891个停用词）处理。 &&&&&&&&&&&&&&&
3 对清洗后的单词进行去重和词频统计，通过Map统计词频，实体存储：单词-词频。（数组也可以，只是面对特别大的数据，数组存在越界问题）。排序：根据词频或者字母
4 提取核心词汇，大于5的和小于25次的数据，可以自己制定阈值。遍历list&实体&列表时候，通过获取实体的词频属性控制选取词汇表尺寸。 &&&&&&&&&&&&&&&
5 最后一步，中英文翻译。 &&&&
9 朴素贝叶斯模型的文本分类器的设计与实现 &
9.1 朴素贝叶斯公式 &
0：喜悦& 1：愤怒 2：厌恶 3：低落 &
9.2 朴素贝叶斯原理 &
--&训练文本预处理，构造分类器。（即对贝叶斯公式实现文本分类参数值的求解，暂时不理解没关系，下文详解） &
--&构造预测分类函数 &
--&对测试数据预处理 &
--&使用分类器分类 &&&
对于一个新的训练文档d，究竟属于如上四个类别的哪个类别？我们可以根据贝叶斯公式，只是此刻变化成具体的对象。 &&&
& P( Category | Document)：测试文档属于某类的概率 &&&
& P( Category))：从文档空间中随机抽取一个文档d，它属于类别c的概率。（某类文档数目/总文档数目） &&&
& (P ( Document | Category )：文档d对于给定类c的概率（某类下文档中单词数/某类中总的单词数） &&&
& P(Document)：从文档空间中随机抽取一个文档d的概率（对于每个类别都一样，可以忽略不计算。此时为求最大似然概率） &&&
&& C(d)=argmax {P(C_i)*P(d|c_i)}：求出近似的贝叶斯每个类别的概率，比较获取最大的概率，此时文档归为最大概率的一类，分类成功。 &
1.& 事先收集处理数据集（涉及网络爬虫和中文切词，特征选取） &&&&&
2.& 预处理：（去掉停用词，移除频数过小的词汇【根据具体情况】） &&&&&
3.& 实验过程：
数据集分两部分（3:7）：30%作为测试集，70%作为训练集&&&&&&&&&
增加置信度：10-折交叉验证（整个数据集分为10等份，9份合并为训练集，余下1份作为测试集。一共运行10遍，取平均值作为分类结果）优缺点对比分析 &&&&&
4. 评价标准： &&&&&&&&&
宏评价&微评价&&&&&&&&&&
9.3 生产模型与判别模型区别 &&&&&&
1）生产式模型：直接对联合分布进行建模，如：隐马尔科夫模型、马尔科夫随机场等 &&&&&&
2）判别式模型：对条件分布进行建模，如：条件随机场、支持向量机、逻辑回归等。 &&&&&&&&&
生成模型优点：1）由联合分布2）收敛速度比较快。3）能够应付隐变量。 缺点：为了估算准确，样本量和计算量大，样本数目较多时候不建议使用。 &&&&&&&&&
判别模型优点：1）计算和样本数量少。2）准确率高。缺点：收敛慢，不能针对隐变量。 &
9.4 ROC曲线 &&&&&
ROC曲线又叫接受者操作特征曲线，比较学习器模型好坏可视化工具，横坐标参数假正例率，纵坐标参数是真正例率。曲线越靠近对角线（随机猜测线）模型越不好。 &&&&&
好的模型，真正比例比较多，曲线应是陡峭的从0开始上升，后来遇到真正比例越来越少，假正比例元组越来越多，曲线平缓变的更加水平。完全正确的模型面积为1
10 统计学知识
信息图形化（饼图，线形图等）
集中趋势度量（平均值 中位数 众数 方差等）
分布（几何二项泊松正态卡方）
11 stanfordNLP
句子理解、自动问答系统、机器翻译、句法分析、标注、情感分析、文本和视觉场景和模型， 以及自然语言处理数字人文社会科学中的应用和计算。
12&APache OpenNLP
Apache的OpenNLP库是自然语言文本的处理基于机器学习的工具包。它支持最常见的NLP任务，如断词，句子切分，部分词性标注，命名实体提取，分块，解析和指代消解。
句子探测器:句子检测器是用于检测句子边界
标记生成器:该OpenNLP断词段输入字符序列为标记。常是这是由空格分隔的单词，但也有例外。
名称搜索:名称查找器可检测文本命名实体和数字。
POS标注器:该OpenNLP POS标注器使用的概率模型来预测正确的POS标记出了标签组。
细节化:文本分块由除以单词句法相关部分，如名词基，动词基的文字，但没有指定其内部结构，也没有其在主句作用。
分析器:尝试解析器最简单的方法是在命令行工具。该工具仅用于演示和测试。请从我们网站上的英文分块
Lucene是一个基于Java的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene 目前是 Apache Jakarta(雅加达) 家族中的一个 开源项目。也是目前最为流行的基于Java开源全文检索工具包。
目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于 Lucene ，比如Eclipse 帮助系统的搜索功能。Lucene能够为文本类型的数 据建立索引，所以你只要把你要索引的数据格式转化的文本格式，Lucene 就能对你的文档进行索引和搜索。
14 Apache Solr
Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器。Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式。它易于安装和配置， 而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。
Solr的特性包括：
&高级的全文搜索功能
&专为高通量的网络流量进行的优化
&基于开放接口（XML和HTTP）的标准
&综合的HTML管理界面
&可伸缩性－能够有效地复制到另外一个Solr搜索服务器
&使用XML配置达到灵活性和适配性
&可扩展的插件体系 solr中文分词
15 机器学习降维
主要特征选取、随机森林、主成分分析、线性降维
16 领域本体构建方法 &&
1 确定领域本体的专业领域和范畴
2 考虑复用现有的本体
3 列出本体涉及领域中的重要术语
4 定义分类概念和概念分类层次
5 定义概念之间的关系
17 构建领域本体的知识工程方法：
主要特点：本体更强调共享、重用，可以为不同系统提供一种统一的语言，因此本体构建的工程性更为明显。
方法：目前为止，本体工程中比较有名的几种方法包括TOVE 法、Methontology方法、骨架法、IDEF-5法和七步法等。（大多是手工构建领域本体）
现状： 由于本体工程到目前为止仍处于相对不成熟的阶段，领域本体的建设还处于探索期，因此构建过程中还存在着很多问题。
方法成熟度： 以上常用方法的依次为:七步法、Methontology方法、IDEF-5法、TOVE法、骨架法。
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文化部监督电子邮箱：wlwh@··
文明办网文明上网举报电话： 举报邮箱：&&&&&&&&&&&&点击上方“机器学习研究会”可以订阅哦摘要 知乎昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文，这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形：看着学长们高谈阔论领域动态，却不知如何入门。经过研究生几年的耳濡目染，现在终于能自信地知道去哪儿了解最新科研动态了。我想这可能是初学者们共通的困惑，与其只告诉一个人知道，不如将这些Folk Knowledge写下来，来减少更多人的麻烦吧。当然，这个总结不过是一家之谈，只盼有人能从中获得一点点益处，受个人认知所限，难免挂一漏万，还望大家海涵指正。
1. 国际学术组织、学术会议与学术论文
自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL，URL：ACL Home Page），这个协会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议，即ACL年会，ACL学会还会在北美和欧洲召开分年会，分别称为NAACL和EACL。除此之外，ACL学会下设多个特殊兴趣小组（special interest groups，SIGs），聚集了NLP/CL不同子领域的学者，性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如SIGDAT（Linguistic data and corpus-based approaches to NLP）、SIGNLL（Natural Language Learning）等。这些SIGs也会召开一些国际学术会议，其中比较有名的就是SIGDAT组织的EMNLP（Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing）和SIGNLL组织的CoNLL（Conference on Natural Language Learning）。此外还有一个International Committee on Computational Linguistics的老牌NLP/CL学术组织，它每两年组织一个称为International Conference on Computational Linguistics (COLING)的国际会议，也是NLP/CL的重要学术会议。NLP/CL的主要学术论文就分布在这些会议上。
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