人工智能--自然语言处理简介
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序言：自然语言处理（NLP）是人工智能中的一种技术，专注于理解基于人类语言的内容。它包含了编程技术，用于创建可以理解语言、分类内容，甚至生成和创作人类语言的新作品的模型。在接下来的几章中，我们将会探讨这些技术。此外，现在有许多利用 NLP 的服务来创建应用程序，比如聊天机器人（它们属于应用，属于Agent应用开发），但这些内容不在知识的范围之内——我们将专注于 NLP 的基础知识（实现原理），以及如何进行语言建模，使您可以训练神经网络,教导电脑去理解和分类文本。
我们将从本节开始，先了解如何将语言分解成数字，以及这些数字如何用于神经网络，所谓‘分解’其实就给用一个数字代替语言句子中的字词或者词根，因为计算机只能处理数字；人们把语言转换成数字交由电脑处理后，再重新转回语言文字就可以被人类识别并知道电脑做了什么了。
将语言编码为数字
有多种方法可以将语言编码成数字。最常见的是通过字母进行编码，就像字符串在程序中存储时的自然形式一样。不过，在内存中，您存储的不是字母本身，而是它的编码——可能是 ASCII、Unicode 值，或者其他形式。例如，考虑单词“listen”。用 ASCII 编码的话，这个单词可以被表示为数字 76、73、83、84、69 和 78。这种编码方式的好处是，您现在可以用数字来表示这个单词。但如果考虑“silent”这个词，它是“listen”的一个字母异位词。尽管这两个单词的编码数字相同，但顺序不同，这可能会让建立一个理解文本的模型变得有些困难。
一个“反义词异构词”是指一个单词的字母顺序颠倒后形成的另一个单词，且二者具有相反的含义。例如，“united”和“untied”就是一对反义词异构词，另外还有“restful”和“fluster”，“Santa”和“Satan”，“forty-five”和“over fifty”。我之前的职位名称是“Developer Evangelist”，后来改成了“Developer Advocate”——这是个好事，因为“Evangelist”就是“Evil’s Agent”（邪恶代理人）的反义词异构词！
一种更好的替代方法可能是用数字来编码整个单词，而不是逐个字母编码。在这种情况下，“silent”可以用数字x表示，“listen”可以用数字y表示，它们彼此不会重叠。
使用这种技术，考虑一个句子比如“I love my dog.”您可以将它编码为数字 [1, 2, 3, 4]。如果您想要编码“I love my cat.”，可以是 [1, 2, 3, 5]。您已经可以看出这些句子在数值上相似——[1, 2, 3, 4] 看起来很像 [1, 2, 3, 5]，因此可以推测它们的含义相似。
这个过程叫做“分词”，接下来您将探索如何在代码中实现它。
分词入门
TensorFlow Keras 包含一个称为“preprocessing”的库，它提供了许多非常实用的工具来为机器学习准备数据。其中之一是“Tokenizer”，它可以将单词转化为令牌。让我们通过一个简单的示例来看它的实际操作：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
sentences = [
'Today is a sunny day',
'Today is a rainy day'
]
tokenizer = Tokenizer(num_words=100)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
word_index = tokenizer.word_index
print(word_index)
在这个例子中，我们创建了一个 Tokenizer 对象，并指定了它可以分词的单词数量。这将是从词库中生成的最大令牌数。我们这里的词库非常小，只包含六个独特的单词，所以远小于所指定的一百个。
一旦我们有了一个分词器，调用 fit_on_texts 就会创建出令牌化的单词索引。打印出来会显示词库中的键/值对集合，类似于这样：
{'today': 1, 'is': 2, 'a': 3, 'day': 4, 'sunny': 5, 'rainy': 6}
这个分词器非常灵活。例如，如果我们将语料库扩展，添加另一个包含单词“today”且带有问号的句子，结果会显示它足够智能，可以将“today?”过滤成“today”：
sentences = [
'Today is a sunny day',
'Today is a rainy day',
'Is it sunny today?'
]
输出结果为：{'today': 1, 'is': 2, 'a': 3, 'sunny': 4, 'day': 5, 'rainy': 6, 'it': 7}
这种行为是由分词器的filters参数控制的，默认情况下会移除除撇号外的所有标点符号。因此，例如，“Today is a sunny day”将根据之前的编码变成一个包含 [1, 2, 3, 4, 5] 的序列，而“Is it sunny today?”将变成 [2, 7, 4, 1]。当您已将句子中的单词分词后，下一步就是将句子转换为数字列表，其中数字是单词在词典中的键值对所对应的值。
将句子转换为序列
现在您已经了解了如何将单词分词并转化为数字，接下来的一步是将句子编码为数字序列。分词器有一个名为text_to_sequences的方法，您只需传递句子的列表，它就会返回序列的列表。例如，如果您修改之前的代码如下：
sentences = [
'Today is a sunny day',
'Today is a rainy day',
'Is it sunny today?'
]
tokenizer = Tokenizer(num_words=100)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
word_index = tokenizer.word_index
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
print(sequences)
您将得到表示这三句话的序列。回想一下词汇索引是这样的：
{'today': 1, 'is': 2, 'a': 3, 'sunny': 4, 'day': 5, 'rainy': 6, 'it': 7}
输出结果将如下所示：
[[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 6, 5], [2, 7, 4, 1]]
然后，您可以将数字替换成单词，这样句子就会变得有意义了。
现在考虑一下，当您用一组数据训练神经网络时会发生什么。通常的模式是，您有一组用于训练的数据，但您知道它无法涵盖所有的需求，只能尽量覆盖多一些。在 NLP 的情况下，您的训练数据中可能包含成千上万个单词，出现在不同的上下文中，但您不可能在所有的上下文中涵盖所有可能的单词。所以，当您向神经网络展示一些新的、之前未见过的文本，包含未见过的单词时，会发生什么呢？您猜对了——它会感到困惑，因为它完全没有那些单词的上下文，结果它的预测就会出错。
使用“词汇表外”令牌
处理这些情况的一个工具是“词汇表外”（OOV）令牌。它可以帮助您的神经网络理解包含未见过的文本的数据上下文。例如，假设您有以下的小型语料库，希望处理这样的句子：
test_data = [
'Today is a snowy day',
'Will it be rainy tomorrow?'
]
请记住，您并没有将这些输入添加到已有的文本语料库中（可以视作您的训练数据），而是考虑预训练网络如何处理这些文本。如果您使用已有的词汇和分词器来分词这些句子，如下所示：
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data)
print(word_index)
print(test_sequences)
输出结果如下：
{'today': 1, 'is': 2, 'a': 3, 'sunny': 4, 'day': 5, 'rainy': 6, 'it': 7}
[[1, 2, 3, 5], [7, 6]]
那么新的句子，在将令牌换回单词后，变成了“today is a day”和“it rainy”。
正如您所见，几乎完全失去了上下文和意义。这里可以用“词汇表外”令牌来帮助，您可以在分词器中指定它。只需添加一个名为 oov_token 的参数，您可以将其设置为任意字符串，但确保它不会出现在您的语料库中：
tokenizer = Tokenizer(num_words=100, oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
word_index = tokenizer.word_index
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data)
print(word_index)
print(test_sequences)
您会看到输出有了一些改进：
{'<OOV>': 1, 'today': 2, 'is': 3, 'a': 4, 'sunny': 5, 'day': 6, 'rainy': 7, 'it': 8}
[[2, 3, 4, 1, 6], [1, 8, 1, 7, 1]]
您的令牌列表中多了一个新的项“<OOV>”，并且您的测试句子保持了它们的长度。现在反向编码后得到的是“today is a <OOV> day”和“<OOV> it <OOV> rainy <OOV>”。
前者更加接近原始含义，而后者由于大部分单词不在语料库中，仍然缺乏上下文，但这算是朝正确方向迈出了一步。
理解填充（padding）
在训练神经网络时，通常需要所有数据的形状一致。回忆一下之前章节中提到的，训练图像时需要将图像格式化为相同的宽度和高度。在文本处理中也面临相似的问题——一旦您将单词分词并将句子转换为序列后，它们的长度可能会各不相同。为了使它们的大小和形状一致，可以使用填充（padding）。
为了探索填充，让我们在语料库中再添加一个更长的句子：
sentences = [
'Today is a sunny day',
'Today is a rainy day',
'Is it sunny today?',
'I really enjoyed walking in the snow today'
]
当您将它们转换为序列时，您会看到数字列表的长度不同：
[
[2, 3, 4, 5, 6],
[2, 3, 4, 7, 6],
[3, 8, 5, 2],
[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 2]
]
（当您打印这些序列时，它们会显示在一行上，为了清晰起见，我在这里分成了多行。）
如果您想让这些序列的长度一致，可以使用 pad_sequences API。首先，您需要导入它：
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
使用这个 API 非常简单。要将您的（未填充的）序列转换为填充后的集合，只需调用 pad_sequences，如下所示：
padded = pad_sequences(sequences)
print(padded)
您会得到一个格式整齐的序列集合。它们会在单独的行上，像这样：
[[ 0 0 0 2 3 4 5 6]
[ 0 0 0 2 3 4 7 6]
[ 0 0 0 0 3 8 5 2]
[ 9 10 11 12 13 14 15 2]]
这些序列被填充了 0，而 0 并不是我们单词列表中的令牌。如果您曾疑惑为什么令牌列表从 1 开始而不是 0，现在您知道原因了！
现在，您得到了一个形状一致的数组，可以用于训练。不过在此之前，让我们进一步探索这个 API，因为它提供了许多可以优化数据的选项。
首先，您可能注意到在较短的句子中，为了使它们与最长的句子形状一致，必要数量的 0 被添加到了开头。这被称为“前填充”，它是默认行为。您可以通过 padding 参数来更改它。例如，如果您希望序列在末尾填充 0，可以使用：
padded = pad_sequences(sequences, padding='post')
其输出如下：
[[ 2 3 4 5 6 0 0 0]
[ 2 3 4 7 6 0 0 0]
[ 3 8 5 2 0 0 0 0]
[ 9 10 11 12 13 14 15 2]]
现在您可以看到单词在填充序列的开头，而 0 位于末尾。
另一个默认行为是，所有句子都被填充到与最长句子相同的长度。这是一个合理的默认设置，因为这样您不会丢失任何数据。权衡之处在于您会得到大量填充。如果不想这样做，比如因为某个句子太长导致填充过多，您可以使用 maxlen 参数来指定所需的最大长度，如下所示：
padded = pad_sequences(sequences, padding='post', maxlen=6)
其输出如下：
[[ 2 3 4 5 6 0]
[ 2 3 4 7 6 0]
[ 3 8 5 2 0 0]
[11 12 13 14 15 2]]
现在您的填充序列长度一致，且填充量不多。不过，您会发现最长句子的一些单词被截断了，它们是从开头截断的。如果您不想丢失开头的单词，而是希望从句子末尾截断，可以通过 truncating 参数来覆盖默认行为，如下所示：
padded = pad_sequences(sequences, padding='post', maxlen=6, truncating='post')
结果显示最长的句子现在从末尾截断，而不是开头：
[[ 2 3 4 5 6 0]
[ 2 3 4 7 6 0]
[ 3 8 5 2 0 0]
[ 9 10 11 12 13 14]]
TensorFlow 支持使用“稀疏”（形状不同的）张量进行训练，这非常适合 NLP 的需求。使用它们比本书的内容稍微进阶一些，但在您完成接下来几章提供的 NLP 入门后，可以进一步查阅文档了解更多。
移除停用词和清理文本
在接下来的章节中，我们会看一些真实的文本数据集，并发现数据中经常有不想要的文本内容。你可能需要过滤掉一些所谓的“停用词”，这些词过于常见，不带任何实际意义，比如“the”，“and”和“but”。你也可能会遇到很多HTML标签，去除它们可以使文本更加干净。此外，其他需要过滤的内容还包括粗话、标点符号或人名。稍后我们会探索一个推文的数据集，其中经常包含用户的ID，我们也会想要去除这些内容。
虽然每个任务会因文本内容的不同而有所差异，但通常有三种主要的方法可以编程地清理文本。第一步是去除HTML标签。幸运的是，有一个名叫BeautifulSoup的库可以让这项任务变得简单。例如，如果你的句子包含HTML标签（比如<br>），以下代码可以将它们移除：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(sentence)
sentence = soup.get_text()
一种常见的去除停用词方法是创建一个停用词列表，然后预处理句子，移除其中的停用词。以下是一个简化的例子：
stopwords = ["a", "about", "above", ... "yours", "yourself", "yourselves"]
一个完整的停用词列表可以在本章的一些在线示例中找到。然后，当你遍历句子时，可以使用如下代码来移除句子中的停用词：
words = sentence.split()
filtered_sentence = ""
for word in words:
if word not in stopwords:
filtered_sentence = filtered_sentence + word + " "
sentences.append(filtered_sentence)
另一件可以考虑的事情是去除标点符号，它可能会干扰停用词的移除。上面展示的代码是寻找被空格包围的词语，因此如果停用词后紧跟一个句号或逗号，它将不会被识别出来。
Python的string库提供的翻译功能可以轻松解决这个问题。它还带有一个常量string.punctuation，其中包含了常见的标点符号列表，因此可以使用如下代码将其从单词中移除：
import string
table = str.maketrans('', '', string.punctuation)
words = sentence.split()
filtered_sentence = ""
for word in words:
word = word.translate(table)
if word not in stopwords:
filtered_sentence = filtered_sentence + word + " "
sentences.append(filtered_sentence)
在这里，每个句子在过滤停用词之前，单词中的标点符号已经被移除。因此，如果将句子拆分后得到“it;”，它会被转换为“it”，然后作为停用词被过滤掉。不过，注意当这样处理时，你可能需要更新停用词列表。通常，这些列表中会包含一些缩略词和缩写形式，比如“you’ll”。翻译器会将“you’ll”转换为“youll”，如果想要将它过滤掉，就需要在停用词列表中添加它。
遵循这三个步骤后，你将获得一组更加干净的文本数据。但当然，每个数据集都有其独特之处，你需要根据具体情况进行调整
本节总结，本节介绍了自然语言处理（NLP）的基础概念，包括文本编码、分词、去停用词和清理文本等技术。首先，探讨了如何将语言转为数字以便于计算机处理，并通过编码方法将单词分解为数值。接着，介绍了分词工具（如Tokenizer）在文本预处理中分配和管理单词索引。还讨论了处理未见过的词汇（OOV）以减少模型误差的策略。在清理文本方面，使用BeautifulSoup库去除HTML标签，并利用停用词列表和标点符号过滤功能对数据集进一步清理。此外，为确保数据一致性，介绍了填充（padding）技术以使数据形状一致，适用于模型训练。这些步骤为文本清理和建模提供了坚实的基础，但在实际应用中应灵活调整以应对不同数据集的需求。