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spaCy自然語言處理從入門到進(jìn)階 讀者對象:無論是想系統(tǒng)學(xué)習(xí)NLP還是想針對性提升特定技能,本書都是理想的選擇。它不僅適合個人學(xué)習(xí),也適合作為團(tuán)隊或教育機構(gòu)的教學(xué)資源。
本書是一本全面、實用、易懂的spaCy學(xué)習(xí)指南,專為對自然語言處理(NLP)感興趣的讀者設(shè)計。它以中文應(yīng)用為核心,從基礎(chǔ)概念到高級應(yīng)用,逐步深入講解spaCy這一高效的Python NLP庫。書中不僅涵蓋了分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別等核心功能,還詳細(xì)介紹了如何利用這些功能來構(gòu)建強大的NLP應(yīng)用。通過豐富的案例和示例代碼,本書能夠幫助讀者快速掌握spaCy的使用方法,并將其應(yīng)用于實際任務(wù)中,無論是文本分析、情感分析還是機器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建。 對于自然語言處理的初學(xué)者來說,本書提供了一個結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)方法,從最基礎(chǔ)的NLP概念開始,逐步引導(dǎo)讀者理解并應(yīng)用spaCy庫。對于開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家,書中的高級應(yīng)用和最佳實踐可以幫助他們提升現(xiàn)有技能,解決更復(fù)雜的NLP問題。無論是想系統(tǒng)學(xué)習(xí)NLP還是想針對性提升特定技能,本書都是理想的選擇。它不僅適合個人學(xué)習(xí),也適合作為團(tuán)隊或教育機構(gòu)的教學(xué)資源。通過本書的學(xué)習(xí),讀者將能夠更加自信地處理各種語言數(shù)據(jù),開發(fā)出更加智能和高效的NLP解決方案。
王冠:北京大學(xué)學(xué)士,香港科技大學(xué)碩士,先后于香港應(yīng)用科技研究院、聯(lián)想機器智能實驗室及瑞士再保險與慕尼黑再保險數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊從事數(shù)據(jù)建模、計算機圖像與NLP的研發(fā)工作,發(fā)表過數(shù)篇相關(guān)國際期刊論文,并取得相關(guān)專利。當(dāng)前研究方向為人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。孔曉泉:谷歌開發(fā)者機器學(xué)習(xí)技術(shù)專家(Google Developer Expert in Machine Learning),TensorFlow Addons Codeowner,Rasa SuperHero。多年來一直在世界500強公司帶領(lǐng)團(tuán)隊構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用和平臺。在NLP和對話機器人領(lǐng)域擁有豐富的理論知識和實踐經(jīng)驗。
目 錄
第 1 章 spaCy 簡介 ............................................................................................ 1 1.1 自然語言處理的發(fā)展過程 ..................................................................... 1 1.2 自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù) ..................................................................... 6 1.3 spaCy 的核心概念 ................................................................................. 7 1.3.1 nlp 對象 ....................................................................................... 9 1.3.2 Doc 對象 .................................................................................... 10 1.3.3 Token 對象 ................................................................................. 12 1.3.4 Span 對象 ................................................................................... 14 1.4 spaCy 的安裝方法 ............................................................................... 16 1.4.1 使用 pip 安裝 ............................................................................. 16 1.4.2 使用 Conda 安裝 ........................................................................ 16 1.5 spaCy 的基礎(chǔ)操作 ............................................................................... 17 1.5.1 訓(xùn)練模型 ................................................................................... 17 1.5.2 預(yù)測模型 ................................................................................... 21 第 2 章 抽取語言學(xué)特征 ................................................................................... 24 2.1 基本操作 .............................................................................................. 24 2.1.1 分詞 ........................................................................................... 24 2.1.2 截取詞符 ................................................................................... 26 2.1.3 獲取文本特征 ............................................................................ 28 spaCy 自然語言處理:從入門到進(jìn)階 VIII 2.1.4 詞性標(biāo)注 ................................................................................... 31 2.1.5 依存關(guān)系解析 ............................................................................ 32 2.1.6 命名實體識別 ............................................................................ 33 2.2 用已有模型預(yù)測 .................................................................................. 35 2.2.1 預(yù)測文字、詞性標(biāo)簽和依存關(guān)系標(biāo)簽 ....................................... 37 2.2.2 預(yù)測命名實體識別的結(jié)果 .......................................................... 38 2.2.3 手動創(chuàng)建命名實體 ..................................................................... 39 2.3 基于規(guī)則的匹配器 .............................................................................. 42 2.3.1 Matcher 與正則表達(dá)式 ............................................................... 44 2.3.2 模板匹配 ................................................................................... 45 2.4 定義匹配規(guī)則 ...................................................................................... 53 2.4.1 運算符和量詞 ............................................................................ 53 2.4.2 文本匹配 ................................................................................... 57 2.4.3 詞性匹配 ................................................................................... 59 第 3 章 信息提取 .............................................................................................. 62 3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念 .......................................................................... 62 3.2 詞匯表、字符串庫和語素 ................................................................... 63 3.2.1 詞匯表和字符串庫 ..................................................................... 65 3.2.2 語素 ........................................................................................... 66 3.2.3 轉(zhuǎn)換 ........................................................................................... 68 3.3 文檔、截取和詞符 .............................................................................. 72 3.3.1 文檔及其創(chuàng)建 ............................................................................ 73 3.3.2 截取及其創(chuàng)建 ............................................................................ 76 3.3.3 詞符及其創(chuàng)建 ............................................................................ 80 3.4 綜合實踐——比對相似度 ................................................................... 84 3.4.1 訓(xùn)練詞向量 ................................................................................ 85 3.4.2 處理文本 ................................................................................... 88 3.4.3 計算相似度 ................................................................................ 89 3.5 綜合實踐——文本匹配 ....................................................................... 96 3.5.1 基于規(guī)則的方法 ........................................................................ 98 3.5.2 匹配不成功時的調(diào)試方法 ......................................................... 102 3.5.3 直接精確匹配字符串 ................................................................ 105 第 4 章 流程 ..................................................................................................... 109 4.1 流程組件 ............................................................................................. 109 4.1.1 流程組件的概念 ....................................................................... 109 4.1.2 流程組件的運行 ....................................................................... 111 4.1.3 流程組件的屬性 ....................................................................... 112 4.1.4 流程組件的配置 ....................................................................... 113 4.1.5 流程組件的檢查 ....................................................................... 114 4.2 定制化流程組件 ................................................................................. 115 4.2.1 定制化流程組件的應(yīng)用 ............................................................ 116 4.2.2 定制化流程組件的應(yīng)用示例 ..................................................... 117 4.2.3 用定制化流程組件打印文檔的詞符長度 ................................... 119 4.2.4 定制化流程組件的綜合應(yīng)用示例 .............................................. 121 4.3 定制化屬性 ......................................................................................... 123 4.3.1 添加定制化屬性 ....................................................................... 123 4.3.2 注冊定制化屬性 ....................................................................... 124 4.3.3 定制化屬性的類別 .................................................................... 125 4.3.4 設(shè)置定制化屬性 ....................................................................... 131 4.4 定制化模型組件 ................................................................................. 137 4.5 含有定制化屬性的定制化流程組件 .................................................. 140 4.6 流程的優(yōu)化 ......................................................................................... 142 4.6.1 流模式 ...................................................................................... 142 4.6.2 傳入語境 .................................................................................. 143 4.6.3 僅使用分詞器 ........................................................................... 146 4.6.4 關(guān)閉流程組件 ........................................................................... 146 4.7 處理流 ................................................................................................. 147 4.7.1 從遍歷文本到遍歷處理流 ......................................................... 148 4.7.2 將處理流轉(zhuǎn)化為 Doc 列表 ........................................................ 149 4.7.3 處理流和模板匹配 .................................................................... 151 4.7.4 在語境中處理數(shù)據(jù) .................................................................... 151 4.8 流程的控制 ......................................................................................... 154 4.8.1 nlp.make_doc()方法................................................................... 154 4.8.2 nlp.select_pipes()方法................................................................ 156 第 5 章 更新和訓(xùn)練模型 .................................................................................. 158 5.1 更新模型 ............................................................................................. 159 5.2 訓(xùn)練模型 ............................................................................................. 160 5.3 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ............................................................................................. 163 5.3.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù) .................................................................................. 163 5.3.2 測試數(shù)據(jù) .................................................................................. 172 5.3.3 評估數(shù)據(jù) .................................................................................. 173 5.4 配置和訓(xùn)練模型 ................................................................................. 173 5.4.1 配置文件 .................................................................................. 174 5.4.2 訓(xùn)練流程 .................................................................................. 180 5.4.3 讀取流程 .................................................................................. 182 5.4.4 打包流程 .................................................................................. 183 5.4.5 使用流程 .................................................................................. 184 5.4.6 檢測模型 .................................................................................. 185 5.5 模型訓(xùn)練中的問題 ............................................................................. 186 5.5.1 災(zāi)難性遺忘問題 ....................................................................... 186 5.5.2 模型不能學(xué)會所有東西 ............................................................ 187 5.6 數(shù)據(jù)標(biāo)注 ............................................................................................. 188 5.7 訓(xùn)練多個標(biāo)簽 ..................................................................................... 191 5.7.1 實體的位置參數(shù) ....................................................................... 191 5.7.2 缺失標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù) ................................................................ 192 5.7.3 加入標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù) ................................................................ 193 第 6 章 實踐案例——構(gòu)建對話機器人 ........................................................... 198 6.1 對話機器人 ......................................................................................... 199 6.1.1 對話機器人的概念 .................................................................... 199 6.1.2 對話機器人的功能 .................................................................... 199 6.1.3 對話機器人的工作流程 ............................................................ 200 6.1.4 對話機器人的分類 .................................................................... 201 6.1.5 對話機器人的架構(gòu)方案 ............................................................ 202 6.2 對話機器人的設(shè)計 ............................................................................. 206 6.2.1 需求設(shè)計 .................................................................................. 207 6.2.2 工程設(shè)計 .................................................................................. 208 6.3 代碼實現(xiàn) ............................................................................................. 210 6.3.1 自然語言理解模塊 .................................................................... 210 6.3.2 對話管理模塊 ........................................................................... 224 6.3.3 業(yè)務(wù)動作模塊 ........................................................................... 226 6.3.4 自然語言生成模塊 .................................................................... 228 6.3.5 代碼集成 .................................................................................. 229 第 7 章 使用大語言模型 .................................................................................. 233 7.1 大語言模型 ......................................................................................... 233 7.1.1 大語言模型的概念 .................................................................... 233 7.1.2 大語言模型的重要性 ................................................................ 234 7.2 大語言模型的工作原理 ..................................................................... 235 7.2.1 模型的訓(xùn)練 ............................................................................... 235 7.2.2 模型的預(yù)測 ............................................................................... 236 7.3 提示 .................................................................................................... 236 7.3.1 提示的概念 ............................................................................... 236 7.3.2 提示工程 .................................................................................. 237 spaCy 自然語言處理:從入門到進(jìn)階 XII 7.3.3 提示的實際應(yīng)用 ....................................................................... 238 7.4 spaCy 和大語言模型 .......................................................................... 239 7.4.1 安裝 spaCy 大語言模型支持包 ................................................. 240 7.4.2 在 spaCy 中配置大語言模型 ..................................................... 240 7.5 實際應(yīng)用 ............................................................................................. 241 7.5.1 文本分類 .................................................................................. 241 7.5.2 命名實體識別 ........................................................................... 243 7.6 大語言模型的優(yōu)點和缺點 .................................................................. 244 7.6.1 大語言模型的優(yōu)點 .................................................................... 244 7.6.2 大語言模型的缺點 .................................................................... 245 7.7 未來趨勢 ............................................................................................. 246 7.7.1 當(dāng)前的研究趨勢 ....................................................................... 246 7.7.2 未來可能出現(xiàn)的影響 ................................................................ 247
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