深入理解NLP

引子

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互和理解。

1. NLP的起源与发展

NLP的起源可以追溯到早期的机器翻译项目，随着科技的进步，NLP得到了极大的发展，应用领域也逐渐扩展到情感分析、问答系统、语音识别等方面。

2. 基础语料处理

2.1 分词原理

分词是NLP的基础，它将连续的文本划分成一个个有意义的词汇单位，为后续处理提供基础。

2.2 词性标注原理

词性标注是将分词后的词汇赋予相应的词性，如名词、动词等，以便进行更深入的语义分析。

3. TF-IDF原理

TF-IDF（词频-逆文档频率）是NLP中重要的特征提取方法，它衡量了一个词在文本中的重要程度，是文本分类、信息检索等任务中的关键步骤。

（这样联想：百度搜索的打分机制）

4. 常用工具库

4.1 NLTK库

NLTK是Python中常用的自然语言处理库，提供了丰富的工具和数据集，用于文本处理、分析等任务。

4.2 Scikit-learn库

Scikit-learn是一个强大的机器学习库，其中也包括了对TF-IDF的支持，可以方便地进行特征提取和文本分析。

5. 代码示例

5.1 使用Scikit-learn进行TF-IDF

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义语料
corpus = [
    "我来到北京大学",
    "来到了网易行研大厦",
    "小明硕士毕业于中国科学院",
    "我爱北京天安门"
]

# 将语料转为数组
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 获取关键词
words = vectorizer.get_feature_names_out()

# 统计关键词出现次数
for word in words:
    count = 0
    for i in range(X.shape[0]):
        if X[i, vectorizer.vocabulary_[word]] > 0:
            count += 1
    print(f"{word}: {count} times")

6.小结

分词：中文和英文分词技术的原理和应用。
文本向量提取：了解TF-IDF方法，用于提取文本特征。