概述
NLP自然语言处理
一、形式语言和自动机（源码）
- 请设计程序实现如下有限自动机，并输入三个不同的字符串，对字符串进行合法性检测（即判断字符串中的字符是否在输入符号集中），之后由有限自动机判断字符串是否被接受。
- 状态集：{q0,q1,q2,q3} (可用其他字符代替)
- 输入符号集：{0，1}
- 初始状态：q0 终止状态：q0
- 状态转移函数：
- 利用简单循环实现
for(int i=0; i<strlen(str); i++){
if(str[i]!='0' && str[i]!='1'){
cout<<"字符串中的字符不在输入符号集中"<<endl;
flag=1;
break;
}
if(str[i]=='1'&&statment==0) statment=1;
else if(str[i]=='0'&&statment==0) statment=2;
else if(str[i]=='0'&&statment==1) statment=3;
else if(str[i]=='1'&&statment==1) statment=0;
else if(str[i]=='0'&&statment==2) statment=0;
else if(str[i]=='1'&&statment==2) statment=3;
else if(str[i]=='0'&&statment==3) statment=1;
else if(str[i]=='1'&&statment==3) statment=2;
}
二、二元文法模型（源码）
- 使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。
- 简单使用二维数组构建语料库，并循环遍历语料库，此方法仅适用于小型语料库，不适合大型语料库。
string Langue[3][5]={{"<BOS>","商品","和","服务","<EOS>"},
{"<BOS>","商品","和服","物美价廉","<EOS>"},
{"<BOS>","服务","和","货币","<EOS>"}};
for(int t=0;t<len-1;t++){
int a=0,b=0;
for(int i=0;i<3;i++){
for(int j=0;j<4;j++){
if(sentence[t]==Langue[i][j]){
b++;
if(sentence[t+1]==Langue[i][j+1]){
a++;
}
}
}
}
son[t]=a;
mon[t]=b;
cout<<"P("<<sentence[t+1]<<"|"<<sentence[t]<<")="<<a<<"/"<<b<<endl;
}
三、基于mindspore的情感分类实验（详细步骤）
1、概论
- 情感分类是自然语言处理中文本分类问题的子集，属于自然语言处理最基础的应用。它是对带有感情色彩的主观性文本进行分析和推理的过程，即分析说话人的态度，是倾向正面还是反面。通常情况下，我们会把情感类别分为正面、反面和中性三类。虽然“面无表情”的评论也有不少；不过，大部分时候会只采用正面和反面的案例进行训练，下面这个数据集就是很好的例子。
- 传统的文本主题分类问题的典型参考数据集为20 Newsgroups，该数据集由20组新闻数据组成，包含约20000个新闻文档。 其主题列表中有些类别的数据比较相似，例如comp.sys.ibm.pc.hardware和comp.sys.mac.hardware都是和电脑系统硬件相关的题目，相似度比较高。而有些主题类别的数据相对来说就毫无关联，例如misc.forsale和soc.religion.christian。
- 就网络本身而言，文本主题分类的网络结构和情感分类的网络结构大致相似。在掌握了情感分类网络如何构造之后，很容易可以构造一个类似的网络，稍作调参即可用于文本主题分类任务。但在业务上下文侧，文本主题分类是分析文本讨论的客观内容，而情感分类是要从文本中得到它是否支持某种观点的信息。比如，“《阿甘正传》真是好看极了，影片主题明确，节奏流畅。”这句话，在文本主题分类是要将其归为类别为“电影”主题，而情感分类则要挖掘出这一影评的态度是正面还是负面。
- 相对于传统的文本主题分类，情感分类较为简单，实用性也较强。常见的购物网站、电影网站都可以采集到相对高质量的数据集，也很容易给业务领域带来收益。例如，可以结合领域上下文，自动分析特定类型客户对当前产品的意见，可以分主题分用户类型对情感进行分析，以作针对性的处理，甚至基于此进一步推荐产品，提高转化率，带来更高的商业收益。特殊领域中，某些非极性词也充分表达了用户的情感倾向，比如下载使用APP时，“卡死了”、“下载太慢了”就表达了用户的负面情感倾向；股票领域中，“看涨”、“牛市”表达的就是用户的正面情感倾向。所以，本质上，我们希望模型能够在垂直领域中，挖掘出一些特殊的表达，作为极性词给情感分类系统使用：垂直极性词=通用极性词+领域特有极性词垂直极性词=通用极性词+领域特有极性词按照处理文本的粒度不同，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、段落级以及篇章级等几个研究层次。这里以“段落级”为例，输入为一个段落，输出为影评是正面还是负面的信息。
- 本次实验，以IMDB影评情感分类体验MindSpore在自然语言处理上的应用。
2、流程
- 安装Ananconda
- 添加环境变量
C:ProgramDataAnaconda3;
C:ProgramDataAnaconda3Scripts；
C:ProgramDataAnaconda3Librarymingw-w64bin;
C:ProgramDataAnaconda3Librarybin;
- 创建环境，并激活
conda create -n panda python=3.7.5
conda activate panda
- jupyter配置环境kernels：
conda deactivate
conda install ipykernel
conda activate $your env name$
conda install ipykernel
conda install nb_conda python -m ipykernel install --user --name panda --display-name panda
- 查看内核并进入
jupyter kernelspec list
jupyter lab
- 构建文件结构，下载mindspore放入该文件夹
- 安装mindspore
pip install mindspore-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
- 依次执行代码，进行训练，训练很慢，用了一天多，giao
四、汉语分词（源码）
- 利用人民日报语料库或自己构建的语料库（30词以上）作为词典，任选五个句子，并基于正向最大匹配算法和最短路径法分别对这五个句子进行分词，并分别计算分词结果的正确率，召回率和F-测度值。输出句子，基于两种算法的分词结果和其对应的评价指标值。
- 词典：如{“自然语言处理”，“准时”，“课程”，“作业”，“有”，“老番茄”，“意思”，“上课”，“计算语言学”，“开心”}
句子：自然语言处理课程有意思。
分词结果：自然语言处理/课程/有/意思。
最大匹配算法:
-
FMM算法描述:
(1)令i=0,当前指针p,指向输入字串初始位置，执行以下操作:
(2)计算当前指针p,到字串末端的字数n，如果n=1，转(4)，结束算法。否则，令m=词典中最长单词的字数，如果n<m，令m=n;
(3)从当前p,起取m个汉字作为词w;，判断:
(a）如果wi是词典中的词，则在w;后添加一个切分标志，转©;
(b）如果wi不是词典中的词且w,的长度大于1，将wi从右端去掉一个字，转 (a)步;否则(wi的长度等于1),则在wi后添加一个切分标志，将wi作为单字词添加到词典中，执行(c )步;
(c）根据w,的长度修改指针p;的位置，如果p;指向字串末端,转(4),
否则，i=i+1，返回(2);
(4)输出切分结果，结束分词程序。 -
构建链表存储词典
typedef struct Diry{
string words;
struct Diry *next;
}Diry,*LinkList;
.......
LinkList L;
L=(LinkList)malloc(sizeof(Diry)); //头结点为空
Diry *s,*r=L;
int m=sizeof(diry)/sizeof(*diry);
int i,j,t=0,max=0,z;
for(i=0;i<m;i++){
s=new Diry;
s->words=diry[i];
r->next=s;
r=s;
if(s->words.length()/2>max) max=s->words.length()/2;
}
s=new Diry;
s->words=""; //尾结点置空，方便判断词典是否遍历完成
r->next=s;
r=s;
r->next=NULL;
- 对于词典内没有的词可实现自动添加，但不能太多，因为数据结构为链表，太多容易内存爆炸。
if(flag==1){ //当词典中没有该词的时候，链表末尾添加结点，插入新词
string u;
u=u+sentence[i].at(2*j)+sentence[i].at(2*j+1);
r->words=u;
s=new Diry;
r->next=s;
r=s;
r->next=NULL;
wor[t]=u+"/";
t++;
j++;
}
- 循环剪切句子，并与词典对比，匹配成功加入wor串中
while(q-j>=1){
n=q-j;
for(z=j;z<q;z++){
wor[t]=wor[t]+sentence[i].at(2*z)+sentence[i].at(2*z+1);
}
Diry *w=L->next;
while(w->words!=""){
if(w->words!=wor[t]){
w=w->next;
}
else{
if(j+n<len){
wor[t]=wor[t]+"/";
t++;
j=j+n;
flag=0;
break;
}else{
wor[t]=wor[t]+"。";
t++;
j=j+n;
flag=0;
break;
}
}
}
if(flag==1){
q--;
wor[t]="";
}else break;
}
- 运行结果，因为词典比较简单，故成功率均为100%
最少分词法
- 算法描述，正向匹配单词，最终分词最少的即为成功分词句子。
- 要使分词最少，匹配的词长必定要尽量最大，故顺序遍历句子，将最长的分词选中纳入结果句子中。
for(i=0;i<5;i++){
cout<<sentence[i]<<"。"<<endl;
int len=sentence[i].length()/2;
string wor[4*len]={};
for(j=0;j<len;){
for(u=0;u<len;u++){
wor[t]="";
for(int q=j;q<=u;q++){
wor[t]=wor[t]+sentence[i].at(2*q)+sentence[i].at(2*q+1);
}
Diry *w=L->next;
while(w->words!=""){
if(w->words!=wor[t]){
w=w->next;
}else{
u_flag=u;
lee=wor[t];
flag=1;
break;
}
}
}
if(u_flag<len-1&&flag==1){
wor[t]=lee+"/";
j=u_flag+1;
t++;
}else if(u_flag==len-1&&flag==1){
wor[t]=lee+"。";
j=u_flag+1;
t++;
}
}
sentence[i]="";
for(j=0;j<t;j++){
sentence[i]=sentence[i]+wor[j];
}
}
- 运行结果，同样正确率是100%
五、 形态分析（源码）
- 实现以下有限自动机的状态转移过程，通过它的状态转移过程可以识别happy的原型, 比较级happier, 最高级happiest，可以将单词的比较级和最高级转换为“原型+后缀”的形式，进行单词形态的还原，其中<i ：y>为输入输出标签对，即输入i不仅进行状态转移，同时会输出y，可以理解为把i转换为y，另外ε为空输入，即不需要输入，可以输出+，可以理解为这一步转移不需要识别字符，直接输出+。状态转移过程需要自己实现。
- 最终结果：
输入：happy
输出：happy→happy
输入：happier
输出：happier→happy+er
输入：happiest
输出：happiest→happy+est - 采用双向链表作为数据结构，利用头插法构建链表
Word *s,*last;
for(i=0;i<a.length();i++){
s=(Word*)malloc(sizeof(Word));
s->words=a.at(i);
s->next=L->next;
if(L->next!=NULL) L->next->pre=s; //将已有结点的pre指针指向新插入的结点
L->next=s;
s->pre=L;
if(i==0) last=s; //挂好尾指针，便于输出
}
- 判定条件，看单词尾部，即链表头部2-3个结点，是否为er或est，如果是则修改指针，变为原型。
if(L->next->words=='r'&&L->next->next->words=='e'){
if(L->next->next->next->words=='i'){
........
}
cout<<"+er"<<endl;
}else{
........
}
cout<<"+er"<<endl;
}
}else if(L->next->words=='t'&&L->next->next->words=='s'&&L->next->next->next->words=='e'){
........
}
cout<<"+est"<<endl;
}else{
.........
}
cout<<"+est"<<endl;
}
}else{
while(last->pre!=NULL){ //从链表尾向前遍历
cout<<last->words;
last=last->pre;
}
cout<<endl;
}
- 实验结果
六、TF-IDF(源码和教程)
-
完成华为云中自然语言处理理论、应用与实验课程中实验部分4.1-4.4的视频学习。保留学习后的截图。
-
理解并学会4.2中的TF-IDF，用代码实现TF-IDF的计算过程，数据集不限制。
-
随便找篇文章存入txt文件中，根据视频一进行汉语分词
-
搜寻停用词文件，同生成的分词文件放置同一文件夹下，分词文件别用pku，谁用谁傻逼！
-
根据视频二基于 Python 和 scikit-learn 框架进行 TF-IDF 的实现即可
-
最终结果
最后
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