自然语言转换关键词（自然语言转换关键词是什么）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于自然语言转换关键词的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、如何确定论文关键词

• 2、自然语言处理_一般处理流程

• 3、一文看懂自然语言处理NLP(4个应用+5个难点+6个实现步骤)

• 4、自然语言处理基础知识

一、如何确定论文关键词

问题一：如何确定论文关键词 学科体系采用国家技术监督局发布的《学科分类与代码》(国标GB/T13745-92)。第二个关键词列出该文研究得到的成果名称或文内若干个成果的总类别名称。第三个关键词列出该文在得到上述成果或结论时采用的科学研究方法的具体名称。对于综述和评述性学术论文等，此位置分别写综述或评论等。对科学研究方法的研究论文，此处不写被研究的方法名称，而写所应用的方法名称。前者出现于第二个关键词的位置。第四个关键词列出在前三个关键词中没有出现的，但被该文作为主要研究对象事或物质的名称，或者是题目中出现的作者认为重要的名词。

问题二：如何找出论文中的关键词？ 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文

的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容

特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取

3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分

析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语

主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

不论国内还是国外的论文，关键字的选取都是遵循一定规范的，是为了满足文献标引或检索工作的需要而从论文中选取出的词或词组。 关键词包括主题词和自由词2个部分：主题词是专门为文献的标引或检索而从自然语言的主要词汇中挑选出来并加以规范了的词或词组；自由词则是未规范化的即还未收入主题词表中的词或词组。

问题三：如何选择学术论文的关键词 须知，读者没有时间和精力去看每一篇论文，往往是先通过摘要来了解文章的梗概，然后再有选择地阅读部分论文。文摘类期刊和图书情报部门也是通过摘要和关键词来决定是否摘录和进行检索的。文摘 类期 刊的文摘员在撰写摘要时，一般是参照文献作者的摘要，稍加改动就行了。如果作者的摘要写得不规范或过于简单，文摘员就要先看通看透文献全文才能下笔写，工作量较大。这时尽管你的论文水平高、有创新、有价值，他也可能放弃而去选取无须费力就能得到的摘要，而你的论文就失去被摘录的机会。

一、摘要的撰写

摘要 是以 提供论文梗概为目的，简明、确切地记述论文重要内容的短文。虽然只有几百字，却拥有与论文同等量的信息。摘要的内容应重点包括4个要素:

1. 目的― 研究的目的和任务，所涉及的主题范围。

2. 方法― 研究中使用的方法、理论、手段、条件、材料等。

3. 结果― 研究的结果，数据，被确定的关系，得到的效果、性能等。

4. 结论― 结果的分析、比较、评价、应用，提出的问题，今后的课题，启发，建议，预测等。

在必 要的 情况下，摘要可包括研究工作的主要对象和范围，以及具有情报价值的其它重要的信息。

摘要 要着 重反映新内容和作者特列强调的观点，引言中已有的内容不要再在摘要中重复，也不要对论文内容作诊释和评论，不得简单重复题名中已有的信息;不用非公知公用的符号和术语;不用引文，除非该论文证实或否定了他人已发表的论文。摘要的结构要严谨，表达要简明，语义要确切。缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加以说明。

二、关键词的选择

关键 词是 学术论文进人流通和引用的窗口，规范关键词选择有利于图书情报机构快捷、有效地检索和引用。中国科学技术协会为了规范学术论文，深化学术文献的研究和统计，多层面提高文献检索水平，使更多的学术论文进人科技工作的引用范畴，从学科性质、研究成果，研究方法的特点出发，规定发表在中国科协系统学术期刊中的所有学术论文，其关键词按以下顺序选择:

第一 个关 键词列出该文主要工作或内容所属二级学科名称。《运筹与管理》所刊登论文的相关二级学科名称是:运筹学、概率论与数理统计、应用数学、模糊数学、区域经济学、产业经济学、金融学、国际贸易学、国防经济、系统理论、系统分析与集成、会计学、企业管理、旅游管理、技术经济及管理?。

第二 个关 键词列出该文研究得到的成果名称或文内若干个成果的总类别名称。

第三 个关 键词列出该文在得到上述成果或结论时采用的科学研究方法的具体名称。对于综述和评述性学术论文等，此位置分别写“综述”或“评述”等。对科学研究方法的研究论文此处不写被研究的方法名称，而写所应用的方法名称。前者出现于第二个关键词的位置。

第四 个关 键词列出在前三个关键词中没有出现的、但被该文作为主要研究对象的事或物质的名称，或者在题目中出现的作者认为重要的名词。如有 需要 ，第五、第六个关键词列出作者认为有利于检索和文献利用的其他关键词。选择 关键 词时不得用非公知公用的专业术语及其缩写;同义词、近义词不应并列为关键词。

许多作者对摘要和关键词不重视，七、八千字的论文，摘要仅写了一句话;关键词也是随意选两个敷衍了事。须知，读者没有时间和精力去看每一篇论文，往往是先通过摘要来了解文章的梗概，然后再有选择地阅读部分论文。文摘类期刊和图书情报部门也是通过摘要和关键词来决定是否摘录和进行检索的。文摘 类期 刊的文摘员在撰写摘要时，一般是参照文献作者的摘要，稍加改动就行了。如果作者的摘要写得不规范或过于简单，文摘员就要先看通看透文献全文才能......>>

问题四：论文的关键词怎么确定？ 核心观点或者分论点句子的主、宾成分

问题五：毕业论文关键词怎么选啊？ 应该是些具有代表性，概括性的词。能体现整篇论文所讲述，论述的内容。

问题六：论文 关键词 选取 个人觉得关键词可以选你的关键词前两个 再加一个内部控制 ，不过我对物流不太懂，另外你的论文有没有用什么模型， 那个模型可以作为关键词 。或者那个erp，你问问老师可不可以。

问题七：毕业论文 关键词怎么写 什么意思 首先对文献进行主题分析，弄清该文的主题概念和中心内容；

尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组；

对所选出的词进行排序，对照叙词 表找出哪些词可以直接作为叙词标引，哪些词可以通过规范化变为叙词，哪些叙词可以组配成专指主题概念的词组；

还有相当数量无法规范为叙词的词，只要是表达主题概念所必需的 ，都可作为自由词标引并列入关键词。

问题八：如何选择学术论文的关键词 首先，学术论文的关键词必须合乎论文主旨；

其次，我们要掌握论文的脉络框架；

然后我们就可以从以上俩个方面来提取论文的关键词；

最后，对所选出的关键词进行排序，按照主次来进行排序。

问题九：如何在文章中正确寻找到关键词 一、关于关键词解析如下：

关键词又是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字，也就是让搜索引擎（如“百度”“谷歌”搜索）寻找的东西。关键词的内容大多为人名、术语、网站、新闻、软件等。例如，就今天我们学习的探讨的内容，我们可以搜索[高考]、[语文]、[现代文阅读]、[关键词]，那么这四个词就可称为关键词了。

可以说寻找关键词具有较强的实用性，与我们的日常生活和学习有着密切的关系。平时语文课堂中的概括文章内容、提炼文章观点、归纳段落大意等，都是具体实践的过程。而“关键词”这个概念出现在高考语文试题中，早在05年就开始有了，它受到出卷老师的青睐也就不足为奇了。在每一年的高考卷都会出现了提取关键词的试题，而我们广东省也早在06年就有了涉足。

二、找到关键词的方法：

方法一：步步为营法（从语段中心话题入手）

解题基本流程：明确话题――寻找谓语――连缀成句――提取关键词

具体阐释：我们以2005年全国卷为例。

例①提取下面一段话的主要信息，在方框内写出四个关键词。

椐报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。

[分析步骤]

1．明确陈述的话题（对象）。

任何语段，无论是记叙、议论或说明，它总是围绕一个话题来展开的，体现话题的词语肯定是关键词之一。那么，我们就要根据不同文体来寻找语段话题（重要信息）

l 寻找中心话题小秘笈：

以记叙为主要表达方式的文章――叙述的对象（人、事）

以议论为主要表达方式的文章――中心论点或中心论题

以说明为主要表达方式的文章――说明对象

以描写为主要表达方式的文章――描写对象（景、物）

以抒情为主要表达方式的文章――情感倾向的词

例②这个语段的主要表述对象(主要概念或主要事件)――“古籍”(“馆藏古籍”)、“人才”，两个都是主题词，都要筛选出来。

2．寻找与陈述对象（主概念）相对应的谓语动词。

在这一步，我们主要是寻找和明确与主要话题（主概念）相对应的谓语动词或总结性的词语。如“修复”、“缺乏”就是对陈述的对象的陈述，不可不取。

3．将几个词语连缀成句(主谓结构)。

话题和谓语等词句选定后，我们可将几个词语稍稍连缀成一个谓结构的句子。本题可连缀成：(馆藏)古籍(亟待)修复，(但这方面)人才(非常)缺乏。(一般可以表述为：“谁或什么怎么样了”这样一种主谓结构)。

4．筛选，提炼出关键词。

最后，我们把连缀成的句子放入文段中检验，如能基本表达出文段的中心内容，即可筛选并敲定关键词――古籍、修复、人才、缺乏(不足)。

方法二：顺藤摸瓜法（寻找中心句入手）

具体阐释：把握语段的中心，关键是找到中心句。中心句往往是语段中表示中心语义的句子，是语段的核心。中心句有时是起始句，有时是终止句，有时又可能在展开部分。这些句子，或提起下文，或总结上文，或承上启下，我们要特别关注。在筛选时，我们可抓住这个句子，顺藤摸瓜找到相关关键词。

解题基本流程：确定中心句――仔细琢磨-――提取关键词

我们以2006年广东题为例：

例②提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词语......>>

问题十：谁知道论文关键词或主题词的一般选择方法是什么？ 由作者在完成论文写作后，纵观全文，先出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些住处或词江，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。例如上例，关键词选用了6个，其中前三个就是从论文标题中选出的，而后三个却是从论文内容中选取出来的。后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。

关键词与主题词的运用，主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。一个刊物增加关键词这一项，就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。

明白了吗？

二、自然语言处理_一般处理流程

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

常用的表示模型有：词袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；词向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

三、一文看懂自然语言处理NLP(4个应用+5个难点+6个实现步骤)

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

百度百科版本

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基百科版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。

四、自然语言处理基础知识

NLP 是什么？

NLP 是计算机科学领域与 人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。

自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。

NLP 技术基于大数据、知识图谱、 机器学习 、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。

NLP在金融方面

金融行业因其与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而NLP与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速进入金融领域，并日益成为智能金融的基石。舆情分析舆情主要指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。

事件(Event )：在特定时间、特定地点发生的事情。主题(Topic)：也称为话题，指一个种子事件或活动以及与它直接相关的事件和活动。专题(Subject)：涵盖多个类似的具体事件或根本不涉及任何具体事件。需要说明的是，国内新闻网站新浪、搜狐等所定义的“专题”概念大多数等同于我们的“主题”概念。热点：也可称为热点主题。热点和主题的概念比较接近，但有所区别。

1. 词干提取

什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。

2. 词形还原

什么是词形还原？ 词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了POS问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。

3. 词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示，例如向量的长度可以为100。

4. 词性标注

什么是词性标注？简单来说，词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。

5. 命名实体消歧

什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。例如，对句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。

6. 命名实体识别

体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。   

7. 情感分析

什么是情感分析？情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。

8. 语义文本相似度

什么是语义文本相似度分析？语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。注意，相似性与相关性是不同的。

9.语言识别

什么是语言识别？语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况。

10. 文本摘要

什么是文本摘要？文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。

11.评论观点抽取

自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持 13 类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。

11.DNN 语言模型

语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率，从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯。在机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索等系统中都有广泛应用。

12.依存句法分析

利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息 (如主谓、动宾、定中等结构关系)，并用树状结构来表示整句的的结构 (如主谓宾、定状补等)。

1、NLTK

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的 jieba 处理库

2、文本处理流程

大致将文本处理流程分为以下几个步骤：

Normalization

Tokenization

Stop words

Part-of-speech Tagging

Named Entity Recognition

Stemming and Lemmatization

下面是各个流程的具体介绍

Normalization

第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一个单词的首字母一般是大写，有的单词也会全部字母都大写用于表示强调和区分风格，这样更易于人类理解表达的意思。

Tokenization

Token是"符号"的高级表达， 一般值具有某种意义，无法再拆分的符号。在英文自然语言处理中，Tokens通常是单独的词，因此Tokenization就是将每个句子拆分为一系列的词。

Stop Word

Stop Word 是无含义的词，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。 为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。

Named Entity

Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点 可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization

为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。

3、Word2vec

Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。

### 四、NLP前沿研究方向与算法

1、MultiBERT

2、XLNet

3、bert 模型

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

BERT提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。BERT的主要特点以下几点：

使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；

使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；

使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。

BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。

模型结构： 由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：

对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。

优点： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对rnn更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。

缺点： MLM预训练时的mask问题

[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现

每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）

BERT火得一塌糊涂不是没有原因的：

使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文；

11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域；

无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。

迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。

BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。

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