自然语言处理入门

第1章 新手上路 1
1.1 自然语言与编程语言 2
1.1.1 词汇量 2
1.1.2 结构化 2
1.1.3 歧义性 3
1.1.4 容错性 3
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第1章 新手上路 1
1.1 自然语言与编程语言 2
1.1.1 词汇量 2
1.1.2 结构化 2
1.1.3 歧义性 3
1.1.4 容错性 3
1.1.5 易变性 4
1.1.6 简略性 4
1.2 自然语言处理的层次 4
1.2.1 语音、图像和文本 5
1.2.2 中文分词、词性标注和命名实体识别 5
1.2.3 信息抽取 6
1.2.4 文本分类与文本聚类 6
1.2.5 句法分析 6
1.2.6 语义分析与篇章分析 7
1.2.7 其他高级任务 7
1.3 自然语言处理的流派 8
1.3.1 基于规则的专家系统 8
1.3.2 基于统计的学习方法 9
1.3.3 历史 9
1.3.4 规则与统计 11
1.3.5 传统方法与深度学习 11
1.4 机器学习 12
1.4.1 什么是机器学习 13
1.4.2 模型 13
1.4.3 特征 13
1.4.4 数据集 15
1.4.5 监督学习 16
1.4.6 无监督学习 17
1.4.7 其他类型的机器学习算法 18
1.5 语料库 19
1.5.1 中文分词语料库 19
1.5.2 词性标注语料库 19
1.5.3 命名实体识别语料库 20
1.5.4 句法分析语料库 20
1.5.5 文本分类语料库 20
1.5.6 语料库建设 21
1.6 开源工具 21
1.6.1 主流NLP工具比较 21
1.6.2 Python接口 23
1.6.3 Java接口 28
1.7 总结 31
第2章 词典分词 32
2.1 什么是词 32
2.1.1 词的定义 32
2.1.2 词的性质--齐夫定律 33
2.2 词典 34
2.2.1 HanLP词典 34
2.2.2 词典的加载 34
2.3 切分算法 36
2.3.1 完全切分 36
2.3.2 正向最长匹配 37
2.3.3 逆向最长匹配 39
2.3.4 双向最长匹配 40
2.3.5 速度评测 43
2.4 字典树 46
2.4.1 什么是字典树 46
2.4.2 字典树的节点实现 47
2.4.3 字典树的增删改查实现 48
2.4.4 首字散列其余二分的字典树 50
2.4.5 前缀树的妙用 53
2.5 双数组字典树 55
2.5.1 双数组的定义 55
2.5.2 状态转移 56
2.5.3 查询 56
2.5.4 构造* 57
2.5.5 全切分与最长匹配 60
2.6 AC自动机 60
2.6.1 从字典树到AC自动机 61
2.6.2 goto表 61
2.6.3 output表 62
2.6.4 fail表 63
2.6.5 实现 65
2.7 基于双数组字典树的AC自动机 67
2.7.1 原理 67
2.7.2 实现 67
2.8 HanLP的词典分词实现 71
2.8.1 DoubleArrayTrieSegment 72
2.8.2 AhoCorasickDoubleArrayTrie-Segment 73
2.9 准确率评测 74
2.9.1 准确率 74
2.9.2 混淆矩阵与TP/FN/FP/TN 75
2.9.3 精确率 76
2.9.4 召回率 76
2.9.5 F1值 77
2.9.6 中文分词中的P、R、F1计算 77
2.9.7 实现 78
2.9.8 第二届国际中文分词评测 79
2.9.9 OOVRecallRate与IVRecallRate 81
2.10 字典树的其他应用 83
2.10.1 停用词过滤 83
2.10.2 简繁转换 87
2.10.3 拼音转换 90
2.11 总结 91
第3章 二元语法与中文分词 92
3.1 语言模型 92
3.1.1 什么是语言模型 92
3.1.2 马尔可夫链与二元语法 94
3.1.3 n元语法 95
3.1.4 数据稀疏与平滑策略 96
3.2 中文分词语料库 96
3.2.11998 年《人民日报》语料库PKU 97
3.2.2 微软亚洲研究院语料库MSR 98
3.2.3 繁体中文分词语料库 98
3.2.4 语料库统计 99
3.3 训练 100
3.3.1 加载语料库 101
3.3.2 统计一元语法 101
3.3.3 统计二元语法 103
3.4 预测 104
3.4.1 加载模型 104
3.4.2 构建词网 107
3.4.3 节点间的距离计算 111
3.4.4 词图上的维特比算法 112
3.4.5 与用户词典的集成 115
3.5 评测 118
3.5.1 标准化评测 118
3.5.2 误差分析 118
3.5.3 调整模型 119
3.6 日语分词 122
3.6.1 日语分词语料 122
3.6.2 训练日语分词器 123
3.7 总结 124
第4章 隐马尔可夫模型与序列标注 125
4.1 序列标注问题 125
4.1.1 序列标注与中文分词 126
4.1.2 序列标注与词性标注 127
4.1.3 序列标注与命名实体识别 128
4.2 隐马尔可夫模型 129
4.2.1 从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型 129
4.2.2 初始状态概率向量 130
4.2.3 状态转移概率矩阵 131
4.2.4 发射概率矩阵 132
4.2.5 隐马尔可夫模型的三个基本用法 133
4.3 隐马尔可夫模型的样本生成 133
4.3.1 案例--医疗诊断 133
4.3.2 样本生成算法 136
4.4 隐马尔可夫模型的训练 138
4.4.1 转移概率矩阵的估计 138
4.4.2 初始状态概率向量的估计 139
4.4.3 发射概率矩阵的估计 140
4.4.4 验证样本生成与模型训练 141
4.5 隐马尔可夫模型的预测 142
4.5.1 概率计算的前向算法 142
4.5.2 搜索状态序列的维特比算法 143
4.6 隐马尔可夫模型应用于中文分词 147
4.6.1 标注集 148
4.6.2 字符映射 149
4.6.3 语料转换 150
4.6.4 训练 151
4.6.5 预测 152
4.6.6 评测 153
4.6.7 误差分析 154
4.7 二阶隐马尔可夫模型* 154
4.7.1 二阶转移概率张量的估计 155
4.7.2 二阶隐马尔可夫模型中的维特比算法 156
4.7.3 二阶隐马尔可夫模型应用于中文分词 158
4.8 总结 159
第5章 感知机分类与序列标注 160
5.1 分类问题 160
5.1.1 定义 160
5.1.2 应用 161
5.2 线性分类模型与感知机算法 161
5.2.1 特征向量与样本空间 162
5.2.2 决策边界与分离超平面 164
5.2.3 感知机算法 167
5.2.4 损失函数与随机梯度下降* 169
5.2.5 投票感知机和平均感知机 171
5.3 基于感知机的人名性别分类 174
5.3.1 人名性别语料库 174
5.3.2 特征提取 174
5.3.3 训练 175
5.3.4 预测 176
5.3.5 评测 177
5.3.6 模型调优 178
5.4 结构化预测问题 180
5.4.1 定义 180
5.4.2 结构化预测与学习的流程 180
5.5 线性模型的结构化感知机算法 180
5.5.1 结构化感知机算法 180
5.5.2 结构化感知机与序列标注 182
5.5.3 结构化感知机的维特比解码算法 183
5.6 基于结构化感知机的中文分词 186
5.6.1 特征提取 187
5.6.2 多线程训练 189
5.6.3 特征裁剪与模型压缩* 190
5.6.4 创建感知机分词器 192
5.6.5 准确率与性能 194
5.6.6 模型调整与在线学习* 195
5.6.7 中文分词特征工程* 197
5.7 总结 199
第6章 条件随机场与序列标注 200
6.1 机器学习的模型谱系 200
6.1.1 生成式模型与判别式模型 201
6.1.2 有向与无向概率图模型 202
6.2 条件随机场 205
6.2.1 线性链条件随机场 205
6.2.2 条件随机场的训练* 207
6.2.3 对比结构化感知机 210
6.3 条件随机场工具包 212
6.3.1 CRF++的安装 212
6.3.2 CRF++语料格式 213
6.3.3 CRF++特征模板 214
6.3.4 CRF++命令行训练 215
6.3.5 CRF++模型格式* 216
6.3.6 CRF++命令行预测 217
6.3.7 CRF++代码分析* 218
6.4 HanLP中的CRF++API 220
6.4.1 训练分词器 220
6.4.2 标准化评测 220
6.5 总结 221
第7章 词性标注 222
7.1 词性标注概述 222
7.1.1 什么是词性 222
7.1.2 词性的用处 223
7.1.3 词性标注 223
7.1.4 词性标注模型 223
7.2 词性标注语料库与标注集 224
7.2.1 《人民日报》语料库与PKU标注集 225
7.2.2 国家语委语料库与863标注集 231
7.2.3 《诛仙》语料库与CTB标注集 234
7.3 序列标注模型应用于词性标注 236
7.3.1 基于隐马尔可夫模型的词性标注 237
7.3.2 基于感知机的词性标注 238
7.3.3 基于条件随机场的词性标注 240
7.3.4 词性标注评测 241
7.4 自定义词性 242
7.4.1 朴素实现 242
7.4.2 标注语料 243
7.5 总结 244
第8章 命名实体识别 245
8.1 概述 245
8.2 基于规则的命名实体识别 246
8.3 命名实体识别语料库 250
8.4 基于层叠隐马尔可夫模型的角色标注框架 252
8.5 基于序列标注的命名实体识别 260
8.6 自定义领域命名实体识别 266
8.7 总结 268
第9章 信息抽取 270
9.1 新词提取 270
9.2 关键词提取 276
9.3 短语提取 283
9.4 关键句提取 284
9.5 总结 287
第10章 文本聚类 288
10.1 概述 288
10.2 文档的特征提取 291
10.3 k均值算法 293
10.4 重复二分聚类算法 300
10.5 标准化评测 303
10.6 总结 305
第11章 文本分类 306
11.1 文本分类的概念 306
11.2 文本分类语料库 307
11.3 文本分类的特征提取 308
11.4 朴素贝叶斯分类器 312
11.5 支持向量机分类器 317
11.6 标准化评测 320
11.7 情感分析 321
11.8 总结 323
第12章 依存句法分析 324
12.1 短语结构树 324
12.1.3 宾州树库和中文树库 326
12.2 依存句法树 327
12.3 依存句法分析 333
12.4 基于转移的依存句法分析 334
12.5 依存句法分析API 340
12.6 案例：基于依存句法树的意见抽取 342
12.7 总结 344
第13章 深度学习与自然语言处理 345
13.1 传统方法的局限 345
13.2 深度学习与优势 348
13.3 word2vec 353
13.4 基于神经网络的高性能依存句法分析器 360
13.5 自然语言处理进阶 363
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· · · · · · (收起)

自然语言处理（NLP）的目标是使计算机能够像人类一样理解语言。人类语言是一个复杂的符号系统，人们可以通过不同方式传达信息，比如文字、语音、手势、信号等，而所传达的信息也可能因为用词或语调的微妙不同而大相径庭。完全通过机器来理解人类语言目前还是一个很困难的任务。所幸的是近年来自然语言处理作为一门学科发展迅速，得到了越来越广泛的应用。在使用神经网络技术之前，NLP...

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