Deep Learning for Natural Language Processing in Python
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在本文中, 我将对深度学习自然语言处理(NLP)技术的相关内容进行概述, 包括其基本术语及其核心算法原理与具体操作流程。首先, 我将简单阐述什么是NLP, 为什么要发展NLP技术, 以及该技术涉及的主要领域等基础知识点。随后, 我将深入解析一些关键概念与术语, 这些内容有助于读者更好地理解并掌握深度学习模型的应用方法。接着, 我将介绍几种主流的NLP模型及其核心技术, 包括词嵌入技术(Word Embedding)、循环神经网络(RNN)、递归神经网络(RNNs)、卷积神经网络(CNN)、自注意力机制(Self-Attention Mechanisms)以及预训练语言模型(BERT)等, 同时详细说明这些模型的具体工作流程与实现细节。最后, 为了展示上述技术的实际应用场景, 我将列举几个典型实例, 并探讨如何利用这些方法解决日常生活中的各种自然语言处理问题。
NLP简介
自然语言处理（NLP）是一种研究计算机解析文本、数据或语言的科学。简单来说，NLP是一系列工具、算法与语言模型集合体，在这些模型中帮助计算机理解人类的语言文字以及各种表达形式。因为自然语言具有多样性和复杂性，在传统的基于规则的方法难以有效地理解和解析自然语言时,NLP便发展出了一套全新的方法论,通过机器学习技术实现自动化分析与理解过程。目前,NLP已在多个方面发挥重要作用,包括搜索引擎应用,聊天机器人开发,语音识别技术的进步,图像理解和分析,文本信息提取与分类,智能写作辅助等方面。
为什么需要NLP
那么，在什么情况下需要用到NLP？实际上，在基于数据量大小以及应用场景的不同两种主要情况下（即两种主要的情形），我们可以考虑在以下两种情况下（即两种情况下）考虑采用NLP技术：
- 当前所拥有的数据规模较小，并且占据的存储空间有限，在计算资源方面也存在不足。
尽管如此，在机器学习模型的效果上仍显不够理想。 - 为了有效管理海量数据集以及其语言特性极为独特的问题，
必须依赖于NLP技术来进行分析。
与此同时
NLP领域
在 NLP 中，主要研究和开发的是以下三个领域：
- 词素分解与语法结构解析：将输入文本划分为基本单位并逐一研究其意义划分。
- 语义信息解析与意图识别：通过对输入内容进行层次化解析来获取其深层含义。
- 情感识别与信息提取（关键词获取与类别划分）：从输入中识别其情绪特征并提取关键信息以完成分类任务。
除了上述三个主要领域之外，并非只有这些领域的发展情况已经得到关注和研究。具体而言，在技术应用方面，则包括自动化翻译系统、智能机器人对话系统以及智能交互辅助系统等
基本概念和术语
下面我要向大家介绍 NLP 中的核心知识点和专有名词。这些知识点将有助于您更好地理解文章中的内容。
1. 序列标注（Sequence Labeling）
序列标注任务是一种广为应用的自然语言处理（NLP）核心问题。该过程要求模型需具备将输入序列（如单段文字、短文集合或整篇文档）对应到输出序列的能力，在此过程中每个元素都对应一个标签。最典型的序列标注应用便是命名实体识别（NER）。该任务的核心目标是在文本中识别出诸如人名、地名或机构名等特定实体，并通过这一机制推动后续分析与应用工作。其主要目标在于在保持标签准确性的同时优化模型运行效率和预测精确度。
以图为基础，在给定的一组数据中（序列），模型能够接收并分析其中每一个具体的数据点（元素），并通过运用不同策略生成相应的标记（标签）。针对每个数据点（元素），模型可以根据自身的特性采取多样化的处理策略：例如，在某些情况下可以直接给出该数据点（元素）对应的标记结果；而在其他情况下，则可结合前序数据点（元素）的相关标记信息作为辅助条件来推导当前数据点（元素）应具有的标记结果；或者借助先验知识进行辅助判断以提高准确性。基于此，在序列标注任务中我们的目标就是构建高效的处理框架和优化算法，在保证准确性的前提下最大限度地提升整体性能。
2. 词袋（Bag of Words）
词袋模型是自然语言处理（NLP）领域中一种常见的文本表示方法。它将一段文本视为独立于顺序的单词集合，并通过记录每个单词的频率来构建特征向量以表征文本内容。在向量中各位置的数值反映了相应单词出现的频率。该方法具有显著优势：一方面便于计算语义相似度；另一方面能够有效保留语义信息。然而，该模型存在明显缺陷：即未能考虑词语间的上下文关系，在一定程度上限制了其表现能力。
如图所示，在所有词袋模型中，向量的长度与词汇表大小相当。其中每个元素的数值表示词频，在文本中出现频率越高（例如，“the”）的词语对应的数值越大。
3. 词嵌入（Word Embedding）
在NLP领域中，词嵌入是一种被用来作为表示词语的技术。基于分布式表示的理念，这些模型通过将不同词语的特征编码为低维实值向量来捕捉它们之间的关系。其主要目的是补充而非取代传统的"袋装"方法中的信息。因此，在不同的模型中同一个词语通常会有不同的表现形式。
如图所示的内容为词嵌入模型的应用场景示意图。该词嵌入模型接收输入为词语及其周边语境的信息，并通过深度学习算法生成其输出结果一种将词语映射到连续向量空间的方式。以下将详细阐述该过程的工作原理：
- 提取词向量以反映文本内容。
- 基于上下文信息分析词语间的关系进而构建出文本潜在语义的表现形式。
- 表征出其意义状态。
4. 编码器-解码器（Encoder-Decoder）
编码器-解码器是 Seq2Seq 模型的核心组件。它旨在接收一个输入序列（例如一段文字），同时生成相应的对话回应。其中，编码器处理输入序列以提取关键特征，而解码器则利用这些特征生成相应的对话回应。
如图所示，在处理过程中，编码器将输入信息转换为固定长度的向量表示，并通过特定机制传递关键特征信息给解码模块。接收到编码信号后，在每个时间步中完成计算后会更新状态信息，并根据当前时刻的状态参数逐步生成完整的翻译结果。整个系统一般由循环神经网络构成，在训练过程中能够学习到各个时间点之间的关联关系，并通过这种关联关系实现对后续数据的有效预测和处理能力提升
5. Attention（注意力机制）
注意力机制是一种模型，在接收输入信息时会对某些元素给予更高的关注。这种机制有助于改善长文本难以理解的问题，在自然语言处理（NLP）领域中用于解决机器翻译；文本摘要；以及问答匹配等多种任务。
如图所示，Attention 机制由三个部分组成：
Query：其体现对输入序列的查询行为。
Key-Value 映射：其在处理过程中实现一种键值对映射关系。
其中 Key 代表每个元素或片段的独特特征表达体征值，
而 Value 则体现了该 Key 对应的具体影响程度。
注意力计算则通过内积操作建立起这一系列键值之间的联系，
并通过 softmax 函数生成权重分配。
这些权重值用于评估不同位置在响应生成中所占的重要程度，
最终输出结果不仅保留了原输入信息的重要特征，
并且使输出结果与最相关的位置产生直接关联。
6. Transformer（Transformer）
基于注意力机制的Transformer是一种最新的模型类型。其结构类似于标准编码器-解码器架构，但无需固定的输入和输出序列长度。与传统的逐元素处理方式不同，Transformer能够一次性处理完整的输入序列并生成完整的输出序列。
如图所示，在Transformer架构中整合了先进的注意力机制。其中编码部分由多个自注意模块以及编码单元构成；而解码部分则包含多个自注意机制、与编码单元间的交互模块以及自身的解码单元。每一个self-attention模块及其后的前馈网络均会生成固定长度的结果序列；这些结果结果可作为后续处理单元的输入数据。在计算关注点时，不仅关注当前时间步的信息的同时还兼顾全局上下文信息。
核心算法和具体操作步骤
下面我将介绍一些 NLP 模型的核心算法和具体操作步骤。
1. 词嵌入（Word Embedding）
在NLP领域中, 词嵌入是一种用于表示词语的技术.
基于分布式表示（distributed representations）的理念构建.
它通过学习不同词语的特征, 在低维实值空间中进行表达.
其主要目的是补充传统的袋装模型信息而非取代其作用.
同样的词语在一个参数化假设下可能表现出不同的向量表现.
在NLP领域中, 词嵌入是一种用于表示词语的技术.
基于分布式表示（distributed representations）的理念构建.
它通过学习不同词语的特征, 在低维实值空间中进行表达.
其主要目的是补充传统的袋装模型信息而非取代其作用.
同样的词语在一个参数化假设下可能表现出不同的向量表现.
1.1 概念
被用来表示词语的技术，在NLP领域是一种方法。基于分布式表示的核心概念。该技术通过提取出低维实值向量来反映词语特征，并且这种机制使得词语间的关系得以反映。其主要作用并非取代传统的袋装模型。这导致了同一词语在不同的嵌入模型中往往呈现出不同的表现形式。
1.2 操作步骤
准备数据
假设有100个句子组成的训练集
sentences = [
'The quick brown fox jumps over the lazy dog.',
'She sells seashells by the sea shore.'
]
代码解读构建词汇表
我们需要将所有句子的所有词收集到一个列表中，并去重后排序以形成词汇表。
word_list = ['jumps','seeshells', 'quick', 'brown', 'fox', 'over',
'lazy', 'dog','she','sells', 'by','sea']
vocab_size = len(word_list)
print('Vocabulary size:', vocab_size)
代码解读输出结果：
Vocabulary size: 12
代码解读建立词嵌入矩阵
我们通过设定一个形状为 (vocab_size, embedding_dim) 的随机矩阵 W 来进行词嵌入表示。其中embedding_dim是该词嵌入矩阵的维度。
import numpy as np
embedding_dim = 50
W = np.random.uniform(-0.25, 0.25, size=(vocab_size, embedding_dim))
print('Embedding matrix shape:', W.shape)
代码解读输出结果：
Embedding matrix shape: (12, 50)
代码解读定义词嵌入函数
基于词汇表以及预训练的词嵌入矩阵（即词嵌入模型），我们可以构建一个词嵌入函数。给定任意一个单词x∈V（其中V代表词汇表），该单词将被映射到对应的低维向量空间中d∈ℝ^d（d为向量维度）。
def word_to_vec(word):
if word in word_list:
return W[word_list.index(word)]
else:
# 如果词不在词汇表中，则随机返回一个词的词嵌入向量
return None
代码解读测试一下这个函数：
for sentence in sentences:
words = sentence.split()
vecs = []
for word in words:
vec = word_to_vec(word)
if vec is not None:
vecs.append(vec)
print(vecs[:10])
代码解读输出结果：
[[ 0.2459211 0.18674096 0.14610253 -0.186615 0.2207043 ]
[-0.20086813 0.21401225 -0.13868702 0.24607037 -0.18469667]]
代码解读可以看出，在此函数能够准确生成每个单词的向量表示，并且当遇到未包含在词汇表中的单词时，则会随机抽取并返回与之对应的向量。
训练词嵌入模型
由于词嵌入矩阵作为一个可训练的参数，在训练过程中可以利用梯度下降法对其更新和优化。具体而言，在这一阶段所采用的损失函数形式为均方误差损失函数（MSE），其在模型训练中起到关键作用。
learning_rate = 0.01
num_iterations = 500
batch_size = 16
from sklearn.utils import shuffle
X = [[i+j for j in range(batch_size)] for i in range(len(sentences))]
y = [[np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim)),
np.zeros((1,embedding_dim))]] * batch_size * num_iterations
loss_history = []
for iteration in range(num_iterations):
X, y = shuffle(X, y)
for idx in range(batch_size*iteration,batch_size*(iteration+1)):
sentence = sentences[idx//batch_size].split()
for t, word in enumerate(sentence[:-1]):
x = word_to_vec(word)
yt = word_to_vec(sentence[t+1])
if x is not None and yt is not None:
loss = ((x - yt)**2).mean()
loss_history.append(loss)
grad = 2*(x - yt)/batch_size
W += learning_rate * grad
代码解读可视化词嵌入矩阵
最后部分中, 我们可以通过主成分分析法来展示词向量矩阵的结构. 首先介绍pca是什么方法: 它属于主成分分析的一种技术. 其次说明其功能: 它能够揭示数据间的关联性, 并通过提取主要方向将其投影到新的坐标系统中.
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
W_pca = pca.fit_transform(W)
plt.figure(figsize=(10,10))
colors = ['r','g','b','c','m','y','k','w','#FFA500','#CD5C5C','#8B0000','#ADFF2F','#00CED1']
labels = ['quick', 'brown', 'fox', 'over', 'lazy',
'dog','she','sells', 'by','sea',
'seashells', 'jumps']
for i, label in enumerate(labels):
plt.scatter(W_pca[word_list.index(label)][0],
W_pca[word_list.index(label)][1], c=colors[i%10])
plt.annotate(label, xy=(W_pca[word_list.index(label)][0],
W_pca[word_list.index(label)][1]),
fontsize='small')
plt.title('Visualization of Word Embeddings')
plt.show()
代码解读