自然语言及语音处理项目式教程 课件全套 项目1-7 搭建自然语言及语音信号处理开发环境-实现新闻文本语音播报

初识自然语言处理进入自然语言处理世界自然语言是指人类社会约定俗成的，并且区别于人工语言（如计算机程序）的语言。人工语言是一种由人类设计和创建的语言，通常不是由自然语言演化而来。目的：为了实现跨文化交流，创造文化或文学作品；作为编程语言、机器人控制语言等特定领域的工具。知识引入自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工的过程。具体表现形式：机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。两个流程：自然语言理解：研究计算机如何理解自然语言文本中包含的意义。自然语言生成：研究计算机如何生成自然语言文本表达给定的意图、思想等。知识引入发展历程研究内容常见应用场景自然语言处理的基本流程从1946年至今，NLP技术已经历70多年的发展历程，NLP发展历程如下。发展历程了解NLP的发展历程，熟悉历史，主动把握历史规律、主动顺应历史大势，增强历史主动。乔姆斯基：研究形式语言。香农：研究基于概率和信息论模型。其信息论在概率统计的基础上对语言和计算机语言进行研究。1956年，乔姆斯基提出了上下文无关语法，并将它运用到NLP中。这项工作直接引起了基于规则和基于概率这两种不同的NLP技术的产生。而这两种不同的NLP方法，又引发了数十年有关基于规则方法和基于概率方法孰优孰劣的争执。萌芽期（1956年以前）二十世纪60年代，法国格勒诺布尔大学的著名数学家沃古瓦开始了自动翻译系统的研制。为解决各式问题，产生了各种各样的模型和解决方案。虽然最后的结果并不都尽如人意，但是却为后来的各个相关分支领域的发展奠定了基础，如统计学、逻辑学、语言学等。发展期（1960年-1999年）90年代后，在计算机技术的快速发展下，基于统计的NLP取得了相当程度的成果，开始在不同的领域里大放异彩。例如，在机器翻译领域，由于引入了许多基于语料库的方法，所以NLP率先取得了突破。发展期（1960年-1999年）20世纪90年代中期：计算机的运行速度和存储量大幅度增加：为NLP改善了物质基础，使得语音、语言处理的商品化开发成为可能；1994年万维网协会成立：在互联网的冲击下，产生了很多原来没有的计算模型，大数据和各种统计模型应运而生。发展期（1960年-1999年）21世纪之后，一大批互联网公司的产生对NLP的发展起到了不同的推动作用。例如，雅虎搜索、谷歌、百度，以及大量的基于万维网的应用和各种社交工具，在不同的方面促进了NLP的发展进步。各种数学算法和计算模型显得越来越重要。深度学习技术将会在NLP领域发挥越来越重要的作用。繁荣期（2000年至今）研究内容文本分类旨在将文本分为预定义的类别或标签。文本分类技术可以利用自然语言处理、机器学习、深度学习等方法，自动学习和识别文本的特征，然后将其分类到相应的类别中。文本分类技术被广泛应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤、产品分类等应用场景。文本分类信息抽取旨在从文本数据中自动提取结构化信息，如实体、关系和事件等。信息抽取技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘和人工智能等多个领域，可以帮助人们快速准确地从大量的非结构化数据中获取有用信息。信息抽取技术被广泛应用于搜索引擎、商业情报、新闻媒体、金融分析、医疗诊断等自然语言处理任务。信息抽取自动摘要旨在从文本数据中自动提取最重要的信息，生成一段简洁准确的摘要内容。自动摘要技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘和人工智能等多个领域，可以帮助人们快速获取信息、节省时间和劳动成本。自动摘要技术被广泛应用于新闻媒体、网络搜索、商业情报、金融分析、科学研究等自然语言处理任务。自动摘要智能问答是一种人工智能技术，旨在帮助用户快速、准确地获得所需信息。它使用自然语言处理、信息检索和机器学习等方法，可以理解用户提出的自然语言问题，并根据问题内容自动地在大规模数据源中寻找最佳答案。智能问答系统可以广泛应用于在线客服、智能助手、搜索引擎、教育、医疗等自然语言处理任务。智能问答话题推荐旨在根据用户的兴趣和需求，自动推荐相关的话题和内容，帮助用户快速获取所需信息并扩展知识面。话题推荐技术涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多个领域，可以通过分析用户的搜索历史、浏览记录、社交网络等数据，来自动推荐与用户兴趣相关的话题和内容。话题推荐技术被广泛应用于搜索引擎、社交媒体、新闻媒体等自然语言处理任务。话题推荐机器翻译旨在将一种自然语言的文本自动翻译成另一种自然语言的文本。机器翻译利用计算机程序处理和分析文本，并使用语言规则、统计模型和人工智能算法等方法，将源语言（原始语言）文本转换成目标语言（所需翻译的语言）文本。机器翻译的应用非常广泛，包括国际贸易、外交、跨文化交流、科学研究、语言学习等自然语言处理任务。机器翻译主题词识别旨在从文本数据中识别出最能代表该文本主题的关键词。主题词识别可以帮助人们快速理解文本的主题和重点，从而更好地获取有用信息。主题词识别技术利用自然语言处理和机器学习等方法，根据文本的语法、语义、上下文等信息，自动提取出与文本主题相关的关键词。主题词识别技术被广泛应用于搜索引擎、新闻媒体、社交媒体等自然语言处理任务。主题词识别知识库构建旨在从大量的非结构化文本数据中自动抽取和组织出有用的知识，并将其存储在结构化的知识库中。知识库构建技术可以通过自然语言处理、机器学习和数据挖掘等方法，自动从文本中抽取出实体、属性、关系和事件等信息，从而帮助人们快速获取和理解知识。知识库构建技术被广泛应用于搜索引擎、智能问答、机器翻译、语义搜索、智能客服等自然语言处理任务。知识库构建深度文本表示旨在将自然语言文本表示为向量空间中的向量，从而实现文本的语义理解和文本分类等任务。深度文本表示技术利用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等，通过多层神经网络模拟文本在向量空间中的表达，将词汇和语法结构转化为数学向量表示，从而提取出文本的重要语义信息。深度文本表示技术被广泛应用于文本分类、情感分析、实体识别、关系抽取等自然语言处理任务。深度文本表示命名实体识别旨在自动识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、数字等，并将其分类到预定义的类别中。命名实体识别技术利用自然语言处理和机器学习等方法，通过分析文本的语法、语义、上下文等信息，自动抽取出与实体相关的词汇，并将其分类到预定义的实体类型中。命名实体识别技术被广泛应用于搜索引擎、情报分析、智能客服、金融分析等自然语言处理任务。命名实体识别文本生成（TextGeneration）是一种自然语言处理技术，旨在通过计算机程序自动生成符合语法和语义规则的文本内容，可以是一句话、一段话，甚至是一篇文章。文本生成技术利用自然语言处理、机器学习、神经网络等方法，学习和模拟人类语言的规律和模式，生成符合语言习惯和文化背景的语言输出。文本生成技术被广泛应用于对话系统、智能客服、自动化写作、机器翻译、音乐创作等自然语言处理任务。文本生成文本分析旨在对大量的非结构化文本数据进行处理和分析，从中提取出有用的信息。文本分析技术可以利用自然语言处理、机器学习、数据挖掘等方法，自动识别和分类文本中的实体、情感、主题、关系等信息，从而帮助人们理解和应对文本数据中的挑战和机遇。文本分析技术被广泛应用于市场调研、风险管理、智能客服、智能搜索等自然语言处理任务。文本分析初识自然语言处理进入自然语言处理世界发展历程研究内容常见应用场景自然语言处理的基本流程常见应用场景电商平台：文本分类技术可以自动学习和识别商品的特征，如商品名称、描述、图片等信息，并将其分类到相应的类别中，如服装、家具、电子产品等类别。目前国内的主流电商平台已经广泛应用文本分类技术，从而提高了商品搜索的效率和准确性，促进了电商行业的快速发展。商品分类金融数据服务平台：金融数据服务平台可以利用信息抽取技术从海量的金融数据中抽取出有用的信息，如公司财务指标、行业动态、政策解读等，并将其组织成结构化的数据形式，方便金融从业者进行数据分析和决策。信息抽取技术在金融行业中具有重要的应用价值，可以提高金融数据处理的效率和准确性，促进金融创新和发展，深入实施创新驱动发展战略。金融数据抽取新闻聚合应用App：新闻聚合应用App利用自动摘要技术对海量的新闻内容进行处理和分析，自动抽取出新闻的核心内容和关键信息，并生成简洁明了的摘要。通过自动摘要技术，新闻聚合应用App可以实现个性化推荐和快速阅读，从而提高用户的体验和满意度。自动摘要技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意信息准确性和可读性等问题。新闻摘要智能客服机器人：智能客服机器人可以利用自然语言处理和机器学习等技术，对用户提出的问题进行理解和分析，并自动给出准确的答案和解决方案。智能客服机器人的应用场景包括金融服务、电商售后、医疗咨询等多个领域，可以为用户提供快速便捷的服务，提高用户的满意度和信任度，坚持以人民为中心的发展思想。智能问答技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意语义理解和答案准确性等问题。智能客服社交媒体可以利用话题推荐技术自动分析和识别用户感兴趣的话题，并向用户推荐相关的话题和内容。社交媒体的话题推荐算法可以根据用户的兴趣和行为习惯，自动学习和调整推荐结果，从而提高用户的参与度和留存率。话题推荐技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意推荐的准确性和多样性等问题。社交媒体推荐翻译软件：翻译软件可以利用机器翻译技术将不同语言之间的文字、语音和图像内容进行快速自动翻译，实现跨语言交流。例如，翻译软件的应用场景包括出境旅游、海外学习、国际商务等多个领域，可以为用户提供便捷和准确的翻译服务，提高用户的体验和交流效率。机器翻译技术的应用和效果需要结合具体的语言和领域来进行评估和优化，尤其需要注意语言的差异性和翻译质量的保障。翻译服务短视频平台：短视频平台可以利用主题词识别技术对用户发布的视频进行情感分析，自动识别和分类出视频中包含的主题词和情感倾向，如欢乐、悲伤、惊喜等。短视频平台的情感分析算法可以根据用户的观看历史和行为习惯，自动学习和调整分析结果，从而为用户推荐更加符合其兴趣和情感需求的短视频内容。可以提高短视频平台的用户体验和留存率。主题词识别技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意情感的多样性和表达方式的差异性等问题。情感分析在线教育平台：在线教育平台可以利用知识库构建技术，将丰富的教育资源组织成一个结构化的知识库，供教师和学生进行知识点的查询和学习。知识库构建技术可以根据不同学科和教学阶段，自动学习和优化知识库的内容和结构，从而提高教学效果和学习成效。推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。知识库构建技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意知识的准确性和多样性等问题。智能教育在线教育平台：搜索引擎可以利用深度文本表示技术，将用户输入的查询语句和网页内容进行深度理解和匹配，从而提高搜索结果的相关性和准确性。搜索引擎的深度文本表示算法可以自动学习和提取出文本的特征和语义信息，包括词汇、句法和语境等多个方面，从而更加精准地理解用户的搜索意图和需求。深度文本表示技术的应用和效果需要结合具体的领域和场景来进行评估和优化，尤其需要注意对文本的语义理解和表示的准确性、可解释性等问题。智能搜索引擎银行理财产品：银行的命名实体识别算法可以自动识别和抽取出客户在交易中涉及到的命名实体，如股票名称、基金名称、债券名称等，从而实现更加精准的客户分析和风险控制。命名实体识别技术在金融行业中的应用具有重要的价值，可以提高客户的投资收益和风险管理能力，促进金融行业的发展和稳定。命名实体识别技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意对命名实体的识别准确性和多样性等问题。金融产品推荐智能写作工具：智能写作工具可以利用文本生成技术，自动生成符合要求的文章、短文和广告文案等。用户可以通过指定文章的主题、风格、字数、段落数等参数，得到一篇满足要求的文章，从而提高文案编写的效率和质量。文本生成技术在智能写作领域中具有重要的应用价值，可以大幅度降低人工编写文本的时间和成本，促进信息产业的发展和创新。文本生成技术的应用和效果需要结合具体的场景和需求来进行评估和优化，尤其需要注意文本的流畅性和自然度等问题。文本创作智能写作工具：主题建模可以帮助用户从大量文本数据中自动发现主题或话题，并识别文本中隐含的语义信息和关系。主题建模技术可以结合机器学习、深度学习等技术来实现，如概率主题模型、深度神经网络等，可以根据不同的数据特点和分析目标进行选择和调优。文本分析技术在主题建模中的应用也需要考虑数据的多样性和异构性等问题，需要对文本数据进行预处理和清洗，选择合适的特征和模型进行分析和建模，以达到更好的效果和效率。主题建模发展历程研究内容常见应用场景自然语言处理的基本流程自然语言处理的基本流程语料获取1324利用已经构建好的数据集或第三方语料库。获取网上数据。制定数据收集策略获取数据。与第三方合作获取数据。语料预处理为贯彻高质量发展精神，获取语料后还需要对语料进行预处理，常见的语料预处理如下。去除数据中非文本部分。大多数情况下，获取到的文本数据存在很多无用的部分，如爬取的一些HTML代码、CSS标签和无用标点符号等，这些无用信息都需要分步骤去除。少量的非文本内容可以直接用Python的正则表达式删除，复杂的非文本内容可以通过Python的BeautifulSoup库去除。中文分词。由于中文文本没有像英文单词空格隔开，不能直接像英文那样通过空格和标点符号完成分词，所以一般使用分词算法完成分词。常用的中文分词工具有很多，如jieba、FoolNLTK、HanLP、THULAC、NLPIR、LTP等。语料预处理词性标注。将自然语言中的每个词语与其所属的语法范畴（即词性）对应起来，如名词、动词、形容词等，常用的词性标注方法有基于规则的算法、基于统计的算法等。去停用词。停用词是在文本处理中需要被过滤掉的一些常见词汇，如连词、介词、助词、代词、数词、形容词等，停用词通常对文本分析并无多大意义。中文文本中存在大量的虚词、代词，或者没有特定含义的动词、名词时，在文本分析过程中需要去掉。文本向量化对文本进行处理可调用的模型：词袋模型（BagofWords）；独热表示；TF-IDF表示；n元语法（n-gram）模型；Word2vec模型等。模型构建机器学习模型：KNN、SVM、NaiveBayes、决策树、K-Means等。深度学习模型：RNN、CNN、LSTM、Seq2Seq、FastText、TextCNN等。模型训练训练时可先使用小批量数据进行试验，避免出现直接使用大批量数据训练而导致训练时间过长等问题。注意3个问题：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；模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题；防止出现梯度消失和梯度爆炸等问题。模型评价评价指标主要有准确率（Accuracy）、精确率（Logloss）、召回率、F1值、ROC曲线、AUC曲线等。分类模型：准确率、精确率、AUC等。同一种评价方法也往往适用于多种类的模型。对于实际的生产环境，模型性能评价的侧重点也不一样，不同的业务场景对模型的性能有不同的要求。熟悉常见处理工具进入自然语言处理世界常见的自然语言处理工具常见的语音处理工具常见的自然语言处理工具SpaCyTorchtextHanLPGensimNLTK0304020105Torchtext主要用于文本数据的预处理和文本分类、情感分析等自然语言处理任务。Torchtext可以实现自动化数据的加载、数据的处理和训练数据集的构建，也可以通过使用其内置的词向量和词表构建词嵌入。同时，Torchtext还提供了多种数据集处理方法和文本数据预处理功能。SpaCySpaCy是一个高效且功能强大的自然语言处理工具，能够进行分词、命名实体识别、词性标注、依存句法分析等任务。SpaCy在处理速度上较快，在性能和准确率方面表现也较好，因此在实际应用中得到了广泛的应用。SpaCy的特点是它支持多种语言，并提供了一些方便的接口和API，便于用户快速使用。HanLPHanLP是一个基于Java实现的中文自然语言处理工具包，它也提供了Python语言的支持，可以帮助用户进行中文分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等任务。HanLP使用了一些比较先进的技术和算法，如CRF算法和深度学习等，在中文处理效果和速度上有一定的优势。HanLP提供了一个方便易用的界面和API，也支持多种操作系统和语言。GensimGensim是一个Python中用于处理文本数据的工具包，它可以帮助用户进行主题建模、相似度计算、词向量构建、文本聚类等任务。Gensim的主要功能是构建词向量，通过Word2Vec等模型，Gensim可以将文本中的词转换成高维向量，从而使得文本可以进行计算和比较。Gensim还支持多种语言和多种数据格式，如文本、XML等格式。NLTKNLTK是一个Python中用于自然语言处理的工具包，它包含了一些用于处理文本数据的模型和算法，可用于处理如分词、词性标注、句法分析、语义分析、情感分析等任务。NLTK支持多种语言，并提供了丰富的数据集和语料库，方便用户进行自然语言处理的研究和应用。NLTK的文档和教程也比较详细，有助于用户快速入门和使用。常见的自然语言处理工具工具名称优点缺点Torchtext可以轻松地对文本数据进行预处理、标记化、词汇表构建等任务，同时与PyTorch深度学习框架的集成非常方便文本预处理功能较为基础，不太适合处理一些复杂的文本数据SpaCy具有强大的自然语言处理功能，支持多种语言的分词、命名实体识别、依存句法分析等任务，且速度快、内存占用小文本预处理功能较为基础，不太适合处理一些复杂的文本数据HanLP专门针对中文文本处理而设计，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等任务，且具有高度的可定制性和灵活性对于其他语种的文本处理能力较为有限Gensim主要用于文本的向量化和相似度计算等任务，具有一些独特的模型和算法，如word2vec和LSI等不太适合进行其他类型的文本处理任务，如分词、词性标注等NLTK作为Python的一个开源自然语言处理库，提供了丰富的文本处理工具和算法，可以用于各种类型的文本处理任务对于大规模文本处理和处理复杂文本数据的效率相对较低常见的语音处理工具LibrosaWaveTorchaudioPaddleSpeech03040201WaveWave支持许多不同的音频格式，如WAV、AIFF和MP3等。Wave提供了读取和写入WAV文件的功能，并允许用户对音频信号进行基本操作，如采样率转换、截断、归一化等。Wave的优点是它易于使用，不需要安装额外的库，适合初学者入门。LibrosaLibrosa是一个开源的Python库，专门用于音频和音乐信号处理，是深度学习中音频处理的重要工具之一，可用于语音识别、情感识别等任务。Librosa提供了一系列功能，如读取、处理、可视化音频文件，以及实现一些音频特征提取和转换，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、光谱质心等。它可以用于许多不同的音频应用中，如音乐信息检索、语音识别等。Librosa支持多种音频格式，如WAV、MP3、FLAC等。TorchaudioTorchaudio是PyTorch的一个扩展库，用于音频和语音信号处理。Torchaudio提供了一系列音频处理函数，如音频读取、变换、增强、转换等函数，以及支持多种音频格式的解码器。Torchaudio与PyTorch紧密集成，可以直接处理音频数据，方便深度学习中的音频分类、语音识别等任务。TorchAudio可以用于读取和写入音频文件、应用数字信号处理、生成声音、提取音频特征等。PaddleSpeechPaddleSpeech是飞桨（PaddlePaddle）的一个扩展库，专门用于语音信号处理和语音识别。提供了一些预训练模型，如DeepSpeech2、Transformer-Transducer等，以及音频处理函数，如音频读取函数read_wav、音频特征提取函数transform、语音增强函数SpecAugment等。PaddleSpeech支持多种任务，如语音识别、语音合成等。常见的语音处理工具工具名称优点缺点Wave是Python标准库中的一个模块，易于安装和使用；能够处理多种音频格式不支持高级的音频特征提取和数据增强Librosa专门为音频处理而设计，提供了丰富的音频特征提取和转换工具；有很好的文档和社区支持只支持少数几种音频格式；相比其他工具，速度可能较慢Torchaudio使用PyTorch作为后端，易于与PyTorch模型集成；能够处理多种音频格式，支持数据增强和音频特征提取相对较新，文档和社区支持相对不足PaddleSpeech使用PaddlePaddle作为后端，可与PaddlePaddle模型集成；支持多种语音任务（如语音识别、声音分割等）；提供了丰富的预处理工具相对较新，文档和社区支持相对不足初识语音处理进入自然语言处理世界背景介绍语音处理是一门融合语音信号处理、机器学习、数字信号处理和人工智能等多个领域的交叉学科。它在改善人机交互、智能音箱、智能客服等方面的发展有着重要的推动作用，具有广阔的应用前景。发展历程研究内容常见应用场景语音处理的基本流程发展历程萌芽期最初，人们将注意力放在语音信号的分析和合成上。20世纪50年代，人们开始研究如何从语音信号中提取出语音特征，并将其用于语音识别。20世纪70年代，出现了第一个语音识别系统，但它的准确性很低，只能识别出极少量的词汇。发展期20世纪80年代，语音处理技术得到了迅速发展，出现了基于神经网络的语音识别系统，准确率得到了显著提高。20世纪90年代，语音处理技术进一步发展，出现了新的算法和方法，如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。这些算法和方法被广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。繁荣期21世纪以来，随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，语音处理技术得到了进一步的发展。深度学习技术的引入使得语音识别和语音合成的准确率和效果得到了显著提高。同时，自然语言处理和语音处理技术的结合，使得语音识别和理解更加准确和精确。此外，人们开始研究基于语音的情感分析、说话人识别等新的应用领域，推动了语音处理技术的不断发展和创新。研究内容语音识别语音识别是指将语音信号转换为文字或语义信息的过程。在语音信号处理方面，语音识别研究关注的主要问题是如何有效地将语音信号转换为数字信号，以便于计算机进行处理。在自然语言处理方面，语音识别研究主要关注的问题是如何将语音信号转换为自然语言文本或语义信息。语言识别是语音处理的重要应用之一。语音识别技术可以应用于语音控制、语音搜索、语音翻译等领域。语音合成语音合成是一种人机交互技术，它将电脑内部的文字或语音指令转换成可听的人类语音，使计算机能够模拟人的语音和音乐表现能力，以便更好地与人类进行交互和沟通。它需要多个学科的知识结合，包括语言学、信号处理、模式识别、计算机科学等。语音合成技术可以应用于语音提示、语音导航等领域。语音增强语音增强是指对低质量的语音信号进行处理，提高信号的清晰度和质量。语音增强的研究内容有语音信号降噪，去除噪声；增强语音信号的特征，如声音的清晰度、响度等；生源定位和跟踪，确定语音信号的源头位置和运动轨迹，以便更好地进行语音增强和信号分离。此外，研究如何在语音增强的同时提高语音识别的准确率也是一个重要的方向。语音增强技术可以应用于语音通信、语音会议等领域。声音识别声音识别是指识别不同声音的能力，包括背景噪声、环境声音和人声等。其主要研究内容包括语音信号处理、语音特征提取、声学模型训练，以及语言模型训练等方面。声音识别技术可以应用于安防领域、环境监测等领域。常见应用场景语音助手语音识别的常见应用场景之一是语音助手。例如，使用语音助手向智能音箱发出指令：“播放音乐”或“增加音量”。在语言助手应用场景中，语音识别技术可以将用户的语音指令转化为相应的文本，再由自然语言处理技术解析文本指令，从而实现语音交互。自动朗读系统语音合成的常见应用场景之一是自动朗读系统。例如，读书软件可以打开听书模式，自动朗读书籍内容。在自动朗读系统应用场景中，自然语言处理技术会将文本转化为语音信号，再由语音合成技术将语音信号转化为声音，从而实现语音交互。录音和广播语音增强的常见应用场景之一是录音和广播。在录音和广播领域，语音增强技术可以提高录音质量，减少环境噪声、风吹声等对语音的干扰，使录音或广播的内容更加清晰、易于听取。通过应用语音增强技术，可以提升语音信号的品质和可识别性，改善语音交互的效果，在各种语音应用场景中提供更好的用户体验和功能性。出入口身份验证声音识别的常见应用场景之一是出入口身份验证。通过识别不同的声音来源，将人的声音特征用于身份验证和鉴别，声音识别技术可以应用于出入口控制系统，如公司大门、安全区域、特定场所的身份验证。该应用通过分析和比对访问者的声音特征，能够快速准确地识别合法人员，并且授权其进入或离开特定区域。语音处理的基本流程音频加载在语音处理中，需要将音频文件加载到内存中，以便后续处理。音频文件通常是以WAV、MP3等格式保存的，可以使用相应的库或工具来读取对应格式的音频文件。数据预处理需要进行采样率转换，将原始语音信号的采样率调整为模型所需的采样率；进行去噪处理，通过降低或消除背景噪音来提高语音信号的质量；进行音频分割，将长的语音信号分割成较短的音频段，以便后续处理；进行音量归一化，调整音频的音量级别，使其在一定范围内统一。语音数据预处理有助于提高语音信号的质量，并为特征提取和语音识别阶段提供更好的输入。特征提取目的：将音频数据转化为数值特征，以便后续的建模和分析。常用的语音特征包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。MFCC是目前应用较为广泛的一种特征，可以通过将音频信号转化为频谱图，并在此基础上应用一系列滤波器、对数变换等操作来计算得到。模型构建模型构建是指根据任务需求选择合适的模型，并进行模型设计和实现。语音处理中，常用的模型包括基于传统机器学习方法的模型（如支持向量机、决策树等）和基于深度学习的模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）。模型训练需要使用标注好的语音数据对模型进行训练。训练数据通常被分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型参数，验证集用于调整模型参数和选择最佳模型；测试集用于评估模型的性能。模型评价评价指标包括准确率、召回率、F1值等。在语音处理中，还需要使用一些特定的评价指标来评估模型的性能，如音频识别任务中的识别率、语音合成任务中的自然度和流畅度等。根据评价结果，可以对模型进行优化和改进。项目任务进入自然语言处理世界配置NLP环境配置语音处理环境配置NLP环境1配置Python环境2安装NLP相关库3下载数据集4测试环境配置是否成功配置Python环境本项目通过Anaconda安装Python环境。2配置环境变量3检验Anaconda是否安装成功1安装Anaconda完成配置配置Python环境安装Anaconda基本步骤：①下载Anaconda安装包。通过官方镜像或国内镜像源下载历史版本，本项目将安装2020.07版本的Anaconda。此处将通过清华镜像源下载Anaconda安装包，即打开清华大学TUNA网站，并单击“开源镜像站”图标。配置Python环境②在镜像列表中找到“anaconda”选项，并单击进入。③在anaconda列表中，单击“archive/”进入Anaconda历史版本页面。配置Python环境④在archive列表中，找到“Anaconda3-2020.07”开头的文件，选择与自己计算机对应的操作系统版本，并进行下载。本项目以Windows操作系统为例，单击“07-Windows-x86_64.exe”即可进行下载。配置Python环境⑤Anaconda安装包下载完成后，双击已下载好的安装包，单击“Next”按钮。⑥单击“IAgree”按钮，同意相关协议并进入下一步。配置Python环境⑦选择图所示的“AllUsers（requiresadminprivileges）”单选按钮，并单击“Next”按钮进入下一步。⑧单击“Browse”按钮，选择合适的安装路径（注：路径名称最好为全英文），选择完成后单击“Next”按钮进入下一步。配置Python环境⑨在图中，第一个选项表示Anaconda自动添加环境变量，本项目将不做勾选，因为自动添加环境变量后，使用时有可能会出现问题，以致于后续需要手动添加环境变量；第二个选项表示Anaconda使用的Python版本为3.8，此处将勾选以配置Python3.8，然后单击“Install”按钮，开始安装。配置Python环境⑩安装完成后，将会出现“InstallationCompelete”提示，此时单击“Next”。⑪单击图中的“Finish”按钮即可完成Anaconda安装。配置Python环境配置环境变量基本步骤：①在系统搜索栏中搜索“环境变量”，单击“编辑系统环境变量”；在“高级”列表下，单击“环境变量”按钮。配置Python环境②在“系统变量”下，找到并选中“Path”变量，单击“编辑”按钮，弹出“编辑环境变量”对话框。配置Python环境③单击“新建”按钮，将Anaconda的安装路径加入环境变量中，随后单击“确定”按钮完成环境变量的添加。配置Python环境检验Anaconda是否安装成功基本步骤：①打开CMD，在CMD中输入“python”并回车后，将会启动Python解释器，并列出版本号信息和一些帮助信息，以及一个命令提示符“>>>”，等待用户输入Python代码，则表示Python环境配置成功。配置Python环境②关闭Python解释器，在CMD中输入“condainfo”命令，将会显示当前conda环境的信息。若显示如图所示的信息，则说明Anaconda完成安装，否则需要到安装路径下找到uninstall文件卸载重装。项目任务进入自然语言处理世界配置NLP环境配置语音处理环境配置NLP环境1配置Python环境2安装NLP相关库3下载数据集4测试环境配置是否成功安装NLP相关库Anaconda已经自带有大部分库，对于一些没有的库，可以使用pipinstall命令进行安装。pipinstallnltk==3.5（注：在jupyternotebook下输入的是!pipinstallnltk==3.5）例如，安装NLTK库，在CMD中输入如下命令，即可完成安装。库名版本安装命令NLTK3.5pipinstallnltk==3.5jieba0.42.1pipinstalljieba==0.42.1sklearn-crfsuite0.3.6pipinstallsklearn-crfsuite==0.3.6pandas1.3.0pipinstallpandas==1.3.0Gensim4.2.0pipinstallgensim==4.2.0PyPDF23.0.1pipinstallPyPDF2==3.0.1NumPy1.21.6pipinstallnumpy==1.21.6安装NLP相关库本项目还需要安装的NLP相关库：库名版本安装命令pyhanlp0.1.84pipinstallpyhanlp==0.1.84scikit-learn1.0.2pipinstallscikit-learn==1.0.2Matplotlib3.3.0pipinstallmatplotlib==3.3.0NLP0.12.3pipinstallsnownlp==0.12.3Imageio2.26.0pipinstallimageio==2.26.0WordCloudpipinstallwordcloud==安装NLP相关库本项目还需要安装的NLP相关库：安装NLP相关库若用户想要使用GPU加速运行PyTorch中的模型训练，则需要安装CUDA和cuDNN，基本步骤如下。①安装NVDIA驱动，进入NVDIA官网选择对应显卡的版本，下载相应的显卡驱动安装包，随后选择精简，单击“下一步”即可开始安装。安装NLP相关库②NVDIA驱动安装完成后，打开CMD输入“nvidia-smi”命令，即可查看CUDA版本。安装NLP相关库③验证CUDA是否安装成功，可以通过CMD输入“nvcc--version”与“setcuda”命令进行查看，前者可以显示安装的CUDA版本号，后者可以查看CUDA设置的环境变量。安装NLP相关库④安装好CUDA后，若需要使用GPU加速深度学习计算，则建议安装cuDNN；若只使用CPU进行运算，则可以直接进入下一步安装PyTorch。进入NVIDIA开发者网站NVIDIA.DEVELOPER网页，搜索“cuDNN”，即可搜索进入cuDNN下载页面。安装NLP相关库⑤单击“DownloadcuDNN”进入下载网页（注意：该步骤需要读者自行注册账号才能下载），再选择对应安装的CUDA的版本进行下载即可。安装NLP相关库⑥cuDNN下载好以后，将所得的文件进行解压，然后将文件复制到CUDA的安装目录下，通常在路径C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\版本号下，若有文件，则覆盖原有文件即可。安装NLP相关库安装完CUDA和cuDNN后，可以进行PyTorch的安装，基本步骤如下。①进入PyTorch官网，找到官网中的“PreviousversionsofPyTorch”按钮，并单击进入历史版本下载界面，找到与CUDA版本对应的PyTorch安装命令，本项目将安装1.4.0版本的PyTorch。安装NLP相关库②复制LinuxandWindows下的代码，在开始菜单栏下，打开“AnacondaPrompt”，并将复制后的代码进行粘贴后运行，即可成功安装PyTorch。在所有库安装完成后，打开“AnacondaPrompt”，输入“condalist”命令，即可查看所有已经安装的库，其中，包含Anaconda自带的标准库，可以清晰查看到本项目安装后的PyPDF2和pyhanlp库。下载数据集在进行NLP任务时，需要使用相应的自然语言处理语料库（NLTK数据集）。punktstopwordsaveraged_perceptron_taggerWordnet打开Python解释器，输入、运行代码，下载NLTK数据集。测试环境配置是否成功打开Python解释器，输入、运行测试代码，测试环境配置是否成功。运行代码，输出测试结果如下，表明环境配置成功。['Hello',',','world','!','This','is','a','sample','text','for','NLP','analysis','.']['Hello',',','world','!','sample','text','NLP','analysis','.'][('Hello','NNP'),(',',','),('world','NN'),('!','.'),('This','DT'),('is','VBZ'),('a','DT'),('sample','JJ'),('text','NN'),('for','IN'),('NLP','NNP'),('analysis','NN'),('.','.')]配置NLP环境配置语音处理环境配置语音处理环境配置语音处理环境的步骤:安装语音处理相关库安装PaddlePaddle框架安装语音处理相关库本项目需要的语音处理相关库：库名版本安装命令Librosa0.8.1pipinstalllibrosa==0.8.1python-speech-features0.6pipinstallpython-speech-features==0.6SciPy1.7.3pipinstallscipy==1.7.3hmmlearn0.2.8pipinstallhmmlearn==0.2.8pyttsx32.90pipinstallpyttsx3==2.90pathlib22.3.7.post1pipinstallpathlib2==2.3.7.post1soundfile0.12.1pipinstallsoundfile==0.12.1安装PaddlePaddle框架在配置语音处理环境时，安装PaddlePaddle框架是非常重要的一步。通过安装PaddlePaddle，可以利用其丰富的工具和库来构建和训练自定义的语音处理模型，实现准确的语音识别和高质量的语音合成。PaddlePaddle提供了高效的计算框架和优化算法，能够支持大规模深度学习模型的训练和推理。智能语音技术的不断发展，也体现了我国坚持创新驱动的发展战略。安装PaddlePaddle框架①安装PaddlePaddle和相关依赖，在PaddlePaddle官网的“安装”栏目下，找到PaddlePaddle的安装命令。此处选择Windows操作系统、pip安装方法、CPU设备，表示计划在没有GPU加速的Windows系统环境中进行PaddlePaddle的使用和开发。安装PaddlePaddle框架在CMD中运行以下命令，使用pip安装PaddlePaddle2.4.2版本，即可安装PaddlePaddle深度学习框架及其相关依赖。python-mpipinstallpaddlepaddle==2.4.2-i/simple安装PaddlePaddle框架②安装PaddleAudio和PaddleSpeech库，它们都是基于PaddlePaddle深度学习框架开发的语音处理库，因此在安装它们之前，需要确保已经成功安装了PaddlePaddle深度学习框架。注意：在该步骤中，不需要进行其他环境的配置。在CMD中运行以下命令，使用pip安装PaddleSpeech1.2.0和PaddleAudio1.0.1。pipinstallpaddlespeech==1.2.0pipinstallpaddleaudio==1.0.1安装PaddlePaddle框架③测试安装是否成功，使用PaddleAudio库中的load_wav函数加载名为“example.wav”的音频文件，并将音频数据存储在audio变量中，采样率存储在sr变量中。运行代码，得到音频文件的采样率和音频数据的形状信息，结果如下，表明环境配置成功。采样率:16000音频数据:(32000,)了解语料库

初识文本基础处理语料库是自然语言处理领域中一个重要的基础工具，是进行语言学研究和自然语言处理任务的基础。构建和应用语料库可以深入挖掘文本数据中的信息，帮助人们更好地理解和应用自然语言。通过构建价值观语料库，收集与社会主义核心价值观相关的文本数据，如富强、民主、诚信、友善等，为深入研究和分析社会主义核心价值观提供重要数据支持。知识引入语料库概述语料库的构建与应用语料库概述定义：为某一个或多个应用而专门收集的、有一定结构的、有代表性的、可以被计算机程序检索的、具有一定规模的语料集合。实质：经过科学取样和加工的大规模电子文本库。语料库概述语料库特征：存放的是真实出现过的语言材料；是以计算机为载体，承载语言知识的基础资源；是对真实语料进行加工、分析和处理的资源。语料库概述语料库的分类：平衡结构语料库与自然随机结构语料库平衡结构语料库着重点：代表性、平衡性。预先设计语料库中语料的类型。定义好每种类型语料所占的比例。按定义好的比例去采集组成语料库。历史上第一个机读语料库布朗语料库。平衡结构语料库与自然随机结构语料库自然随机结构语料库按照某个原则随机去收集组成语料，主要有：《圣经》语料库；狄更斯著作语料库；英国著名作家语料库；北京大学开发的《人民日报》语料库。通用语料库与专用语料库通用语料库：不做特殊限定。专用语料库：限于某一领域，为了某种专门的目的而采集，主要有：新闻语料；科技语料库；中小学语料库；北京口语语料库。共时语料库与历时语料库共时语料库为了对语言进行共时研究而建立的语料库。无论所采集语料的时间段有多长，只要研究的是一个时间平面上的元素或元素的关系，则是共时研究。中文地区汉语共时语料库：采用共时性视窗模式，剖析来自中文地区有代表性的定量中文媒体语料。共时语料库与历时语料库历时语料库为了对语言进行历时研究而建立的语料库。研究一个历时切面中元素与元素关系的演化。原国家语委建设的国家现代汉语语料库：收录的是1919年-至今的现代汉语的代表性语料。语料库概述语料库的构建与应用各种语料库的研究正朝着不断扩大库容量、深化加工和不断拓展新的领域等方向继续发展。了解语料库的构建原则、应用，及语料分析常用库NLTK，是构建与应用语料库的前提。语料库的构建与应用语料库的构建原则构建高质量的语料库需要考虑多方面因素、原则和方法。考虑因素语料库的来源、规模、质量和代表性等。语言学、统计学、计算机科学等领域的知识和技术。遵循的原则和方法语料库的构建原则用户在建设或研究语料库的时候，一般需要保证语料库具有5个特性。版权应该得到保护保持一定高质量有足够的规模尽可能覆盖不同的领域和语言代表性语料库的应用语料库可用于训练和评估各种自然语言处理模型。语料库还可以被用于文本分析和挖掘。文本分类A情感分析B机器翻译CNLTK库NLTK库（NaturalLanguageToolkit）：Python；开源；自然语言处理库；用于文本处理、语料库管理、词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。NLTK库常用于语料库分析的函数：函数名称功能描述nltk.FreqDist统计文本中单词的出现频率nltk.collocations.BigramAssocMeasures计算文本中的双词搭配nltk.collocations.TrigramAssocMeasures计算文本中的三词搭配nltk.Text创建一个文本对象，便于进行文本分析text.concordance查找某个单词在文本中的出现情况，并返回上下文text.similar查找与某个单词出现上下文相似的单词mon_contexts查找两个单词出现上下文的共同点text.dispersion_plot绘制文本中某些单词的分布情况text.plot绘制文本中单词的频率分布图text.generate随机生成一个以指定单词开头的文本NLTK库NLTK模块及功能：模块功能描述nltk.corpus获取语料库语料库和词典的标准化切口nltk.tokenize、nltk.stem字符串处理分词、分句和提取主干nltk.tag词性标注HMM、n-gram、backoffnltk.classify、nltk.cluster分类、聚类朴素贝叶斯、决策树、K-Meansnltk.chunk分块正则表达式、命名实体、n-gramnltk.metrics指标评测准确率、召回率和协议系数bability概率与评估频率分布NLTK库nltk.corpus包含大量的文本数据。可用于训练模型、评估算法和研究自然语言的规律。提供大量的语料库和词典，语料库和词典的标准化切口。方便被其他模块调用。方便扩展和更新。掌握中文分词技术

初识文本基础处理中文分词技术是自然语言处理中的重要基础技术之一，也是中文文本处理的关键步骤。中文分词：将连续的文本序列切分成词汇单元。知识引入中文分词简介中文分词工具jieba库中文分词简介中文分词：将汉字序列按照一定规范逐个切分为词序列。英文：单词之间以空格为自然分隔符，分词自然地以空格为分隔符进行切分。中文：依靠一定技术和方法寻找类似英文中空格作用的分隔符。基于规则的分词基于统计的分词基于规则的分词基于规则的分词（基于词典的分词）基本思想。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。匹配的字符串则切分，不匹配则减去边缘的某些字符。从头再次匹配。至匹配完毕或没有找到词典的字符串结束。基于规则的分词正向最大匹配法正向最大匹配法（MM法）思路：正向最大匹配法正向最大匹配法——示例：正向最大匹配法01问题：容易出现切分歧义的情况。正向最大匹配法可能会将“农村基础设施建设”切分为“农村”“基础设施”和“建设”3个部分，而不是作为一个整体。02在实际应用中，需要结合其他分词算法以及上下文语境等方法进行优化和修正。逆向最大匹配法逆向最大匹配法（RMM法）思路：从待分词文本的右侧开始扫描。先找到长度最长的词汇。再从右侧未分词的部分开始重复以上步骤。直到待分词文本被分词完毕。逆向最大匹配法逆向最大匹配法——示例：逆向最大匹配法01问题：存在切分歧义。对于本例中的“乡村振兴”词汇，逆向最大匹配法会将其切分为“乡村”和“振兴”，而不是作为一个整体。02在实际应用中，需要结合其他分词算法以及上下文语境等方法进行优化和修正。双向最大匹配法双向最大匹配法（BMM法）思路：将MM法和RMM法的结果进行对比。选取两种方法中切分次数较少的作为切分结果。优势：避免歧义和误切分的问题。问题：计算量较大，实现相对复杂。双向最大匹配法双向最大匹配法具体实现注意。双向最大匹配法需要确定一个分词长度的范围，一般根据语料库的统计特征进行确定。双向最大匹配法需要根据规则来选择合适的分词结果。左右分词结果相同，选择任意一种结果。左右分词结果不同，选择单字数较少的一种结果。双向最大匹配法可以进一步优化。在一些常见词汇的情况下，可以提前将其从待分词文本中删除，以减少计算量。基于统计的分词基于统计的分词基本思想：中文语句中相连的字出现的次数越多。作为词单独使用的次数也越多。语句拆分的可靠性越高。分词的准确率越高。基于统计的分词基于统计的分词步骤：建立统计语言模型1运用模型划分语句，计算被划分语句的概率，选取最大概率的划分方式进行分词2基于统计的分词n元语法模型n元语法模型：基于n-1阶马尔可夫链的一种概率语言模型，通过n个词语出现的概率来推断语句的结构。文本内容进行大小为n的滑动窗口操作每个词语序列称为n-gram形成长度为n的词语序列n-gram基本思想n元语法模型n元语法模型应用：概率论、通信理论、计算语言学、计算生物学、数据压缩自然语言处理：用户使用n元语法模型来计算一个给定文本中下一个词语出现的概率，从而实现文本自动补全等功能。信息检索：用户使用n元语法模型来评估查询与文档之间的匹配程度，从而提高检索效果。语音识别：用户也可以使用n元语法模型来提高识别准确率。n元语法模型n元语法模型——计算条件概率例：句序列为S={今天,早上,我,吃了,包子}，估计语句“今天早上我吃了包子”在当前语料库中出现的概率。词语B在词语A后出现的条件概率词语A和B作为相邻词语对出现的次数词语A出现的次数每个词出现的次数隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（HMM）：用于建模时序数据的概率模型。基本假设：某个系统的内部状态无法被观察，但可以通过观察到的外部数据进行推断。组成部分：状态转移模型：描述系统内部状态的转移规律（不可见）；观测模型：描述每个状态下观测数据的概率分布（可见）。隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型：将分词问题转化为一个序列标注问题。定一个输入句子。寻找最有可能的标注序列。标注序列即为分词结果。隐马尔可夫模型序列标注过程：

通过对训练语料进行学习和统计，得到HMM的模型参数。状态转移概率矩阵发射概率矩阵初始状态概率向量计算给定输入句子的所有可能的状态序列。选择其中概率最大的状态序列作为分词结果。隐藏状态：当前状态下的词性可见状态：当前状态下的字符隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型——示例：乡村振兴是当代中国的重要战略，必须坚持农业农村优先发展，发挥好农村地区人力、资源、市场等方面的优势，推动农村一二三产业融合发展。隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型——示例结果：乡村振兴/是/当代/中国/的/重要/战略/，/必须/坚持/农业/农村/优先/发展/，/发挥/好/农村/地区/人力/、/资源/、/市场/等/方面/的/优势/，/推动/农村/一二三/产业/融合/发展/中文分词简介中文分词工具jieba库中文分词工具jieba库jieba库是一款开源的中文分词工具。高效准确简单易用中文分词工具jieba库库实现的算法与功能：基于规则的分词算法；基于HMM的分词算法；关键词提取；词性标注；实体识别；自定义词典；库的应用：文本挖掘；信息检索；自然语言处理；机器学习；中文分词工具jieba库jieba库中部分函数描述：函数功能描述jieba.cut分词用于分词，输入参数为待分词的文本字符串，输出为一个可迭代的生成器，每次迭代返回一个分词后的词语jieba.cut_for_search搜索引擎分词适用于搜索引擎分词，使用了更加细致的分词算法，输出结果与cut()略有不同jieba.add_word向分词词典中添加新词用于向分词词典中添加新词，参数为新词和词频，可以手动调整分词效jieba.load_userdict加载用户自定义分词词典加载用户自定义分词词典，增加分词的准确性jieba.get_FREQ返回词语的词频返回词语的词频，可以用于分析词语的重要性中文分词工具jieba库01jieba库分词模式02精确模式03全模式搜索引擎精确模式适用于对文本分词要求较高的场景。基于前缀词典实现的精确匹配。试图将句子切分成最精确的词语。全模式适用于速度要求较高的场景。基于前缀词典实现的全匹配。将句子中所有可能成词的位置都扫描出来，并返回所有可能的切分结果。搜索引擎以精确模式为基础。对长词再次切分。适用于搜索引擎等需要将长词再次切分的场景。根据具体需求选择适合的分词模式。项目任务

初识文本基础处理读取与分析语料库应用中文分词技术使用jieba库进行词性标注中文命名实体识别自动提取文本关键词读取与分析语料库

语料库是指大量的、有组织的、用于研究目的的文本或语言样本集合。使用中国四大名著进行作品集语料库分析。通过对四大名著的语料库分析，学生可以认识文学，感受经典，增强文化认同感、文化自信心、民族自豪感。读取与分析语料库以《西游记》为例，进行文学名著语料库分析，分析流程。读取语料库查询词频统计高频词频查询词频在制定区间内的词数量读取语料库使用到nltk.corpus中的PlaintextCorpusReader函数获取语料库中的文本标识列表。参数名称参数说明root接收str，表示语料库所在的根目录路径，无默认值fileids接收str，表示用于匹配包含在语料库中的文件名，可以使用正则表达式进行模式匹配。无默认值encoding接收str，表示语料库文件的编码方式。默认为'utf8'还可通过在线加载获得四大名著的语料库。读取与分析语料库应用中文分词技术使用jieba库进行词性标注中文命名实体识别自动提取文本关键词以“热爱学习是一种积极向上的品质，它可以让我们不断地探索新的知识领域，不断地拓展我们的视野和思维。”为例，分别使用3种模式进行中文分词。应用中文分词技术全模式精确模式搜索引擎模式应用中文分词技术使用jieba库中的cut函数获取语料库中的文本标识列表。参数名称参数说明sentence接收str，表示需要进行分词的文本内容。无默认值cut_all接收bool，表示是否采用全模式分词。默认为False读取与分析语料库应用中文分词技术使用jieba库进行词性标注中文命名实体识别自动提取文本关键词使用jieba库进行词性标注jieba库中的pseg子模块专门用于中文词性标注任务。在jieba分词的基础上为每个词汇分配相应的词性。通过导入pseg子模块，可以轻松地实现中文文本的分词和词性标注，从而提高对中文文本的分析和处理能力。以“热爱学习是一种积极向上的品质，它可以让我们不断地探索新的知识领域，不断地拓展我们的视野和思维。”为例，使用jieba库进行词性标注。使用jieba库进行词性标注importjieba.possegaspsegsentence='热爱学习……思维。'words=pseg.cut(sentence)print("词性标注结果为：\n")forword,flaginwords:print(word+"-"+flag)部分结果读取与分析语料库应用中文分词技术使用jieba库进行词性标注中文命名实体识别自动提取文本关键词中文命名实体识别使用sklearn-crfsuite库进行中文命名实体识别。窗口切分segment_by_window函数的常用参数说明。参数名称参数说明words_list接收numpy数组，表示需要进行滑动窗口分割的词语列表。无默认值window接收int，表示滑动窗口的大小，即每个窗口包含的元素数量。默认为3特征提取extract_feature函数的常用参数说明。参数名称参数说明word_grams数组接收numpy，表示一个句子中的若干个字窗口，每个字窗口包含三个单词。无默认值读取与分析语料库应用中文分词技术使用jieba库进行词性标注中文命名实体识别自动提取文本关键词自动提取文本关键词自动提取文本关键词任务：通过计算机自动化地从一篇或多篇文本中提取出最具代表性、最能反映文本主题的关键词或短语。根据TF-IDF算法原理自定义一个TF-IDF算法函数，并通过实例介绍关键词自动提取。自动提取文本关键词关键词提取的具体步骤。读取文档文本预处理加载停用词文件过滤停用词TF-IDF实现计算TF-IDF值通过函数实现关键词提取文本预处理将名词作为候选关键词，在过滤词中只留下名词，并且删除长度小于或等于1的无意义词语，文本预处理的具体步骤如下。获取停用词列表过滤停用词TF-IDF实现使用TF-IDF算法对关键词进行提取。123调用自定义的Filter_word函数处理当前文档，统计每个词的TF值。调用自定义的Filter_words函数处理整个文档集，统计IDF值。将TF值和IDF值相乘，得到每个词的TF-IDF值，通过自定义的tf_idf函数能够实现对文档中关键词的提取。熟悉词性标注和命名实体识别

初识文本基础处理知识引入命名实体识别目的：从文本中识别和提取出具有特定意义的命名实体。命名实体识别实现流程：分词：将待处理的文本分成词语序列。词性标注：标注每个词语的词性。实体识别：识别文本中的实体，并确定实体的类型。知识引入3大类实体类；时间类；数字类。7小类人名；机构名；地名；时间；日期；货币；百分比。分类知识引入例：近日，国家发展和改革委员会（NDRC）印发《乡村振兴战略规划（2018-2022年）》，规划指出，要坚持农业农村优先发展，深入实施农村人居环境整治三年行动，加强新型职业农民培育和乡村产业发展，推进农村一二三产业融合发展，促进城乡融合发展。类别具体内容实体类农业、农村、新型职业农民、乡村产业、农村一二三产业、城乡融合发展机构名国家发展和改革委员会（NDRC）时间2018-2022年、三年词性标注命名实体识别的常用方法中文实体边界识别的挑战序列标注熟悉词性标注01词性标注方法基于规则02基于统计熟悉词性标注基于规则需要获取能表达一定的上下文关系及其相关语境的规则库。规则库获取方式：人工编制包含繁杂的语法或语义信息的词典和规则系统。费时费力。难以保证规则的准确性。基于统计基于最大熵的词性标注方法。基于统计最大概率输出的词性标注方法。基于HMM的词性标注方法。能够抑制小概率事件的发生。受到长距离搭配上下文的限制。熟悉词性标注基于规则主观。复杂。难以覆盖所有情况。基于统计对数据的质量和规模敏感。存在数据偏差或噪声等问题。缺陷jieba词性标注方法结合上述两种方法效率高、处理能力强。熟悉词性标注中文词性标注困难：一词多性：“学习能使我进步”：名词。“我要好好学习”：动词。词性众多：12种词性。标准不统一：广泛使用北大词性标注规范、宾州树库。熟悉词性标注jieba词性标注流程：熟悉词性标注jieba词性标注——汉字分词和词性标注基于前缀词典构建有向无环图，计算最大概率路径在前缀字典中查找所分词的词性若没有找到对应的词性，那么将其标注为“x”表示未知词性若在标注过程中遇到未知词性的汉字，且该词为未登录词，则jieba会通过HMM模型进行词性标注熟悉词性标注jieba词性标注——非汉字词性标注使用正则表达式判断词的类型，并赋予对应的词性。m：数字；eng：英文词；x：未知词性。命名实体识别的常用方法基于规则的方法通过人工编写规则来匹配文本中的实体。基于正则表达式的方法。基于词典匹配的方法。精度较高。需要耗费大量的人力、物力来构建规则和词典。对新的实体类型或变化的语言习惯需要不断地更新规则。命名实体识别的常用方法基于统计的方法通过统计模型来识别实体。基于n-gram模型的方法。基于隐HMM模型的方法。基于条件随机场（CRF）的方法。自动学习文本中的特征和规律。适用于大规模的语料库。需要大量的训练数据和计算资源。命名实体识别的常用方法基于深度学习的方法基于深度学习的方法被广泛应用于命名实体识别任务中。基于循环神经网络的方法。基于卷积神经网络的方法。基于Transformer的方法。自动提取文本中的特征。有较高的准确率和泛化能力。需要大量的训练数据和计算资源。中文实体边界识别的挑战挑战1——中文词灵活多变有些词语在不同语境下可能是不同的实体类型。人名地名沈阳中文实体边界识别的挑战挑战2——中文词的嵌套情况复杂一些中文的命名实体中常常嵌套另外一个命名实体。

北京大学附属中学中文实体边界识别的挑战挑战3——中文词的嵌套情况复杂中文词存在简化表达现象。“北京大学”简称“北大”。“北京大学附属中学”简称“北大附中”。序列标注定义：对于一个给定的序列，需要将每个位置的元素（如字、词或字符）进行标注。流程：通过训练概率模型，可以得到每个位置上可能的标注及其对应的概率，从而实现对序列的自动标注。隐马尔可夫模型条件随机场循环神经网络序列标注标注符号B：实体首部I：实体内部O：其他PER：人名LOC：地名ORG：机构名B-PER：人名首部

I-PER：人名内部B-LOC：地名首部

I-LOC：地名内部B-ORG：机构名首部

I-ORG：机构名内部O：其他例：对“上海交通大学”进行标注，具体步骤：序列标注需一个已标注的训练数据集，其中包含大量的中文文本片段，以及相应的序列标注1选择一个适当的模型，并使用训练数据集进行训练2训练完成后，使用训练好的模型对新的文本进行序列标注3根据模型的预测结果，为每个字分配相应的标注符号4序列标注例：上海交通大学标注结果。字标注符号标注名称上B-ORG组织名首部海I-ORG组织名内部交I-ORG组织名内部通I-ORG组织名内部大I-ORG组织名内部学I-ORG组织名内部序列标注在中文序列标注中，歧义问题是一个普遍存在的挑战。一个词语在不同的上下文语境下可能具有不同的意义和标注，导致序列标注的结果不唯一。小明喜欢吃西瓜“西瓜”表示水果西瓜视频发布了新的短片“西瓜”表示西瓜视频平台名称熟悉词性标注和命名实体识别

初识文本基础处理知识引入命名实体识别目的：从文本中识别和提取出具有特定意义的命名实体。命名实体识别实现流程：分词：将待处理的文本分成词语序列。词性标注：标注每个词语的词性。实体识别：识别文本中的实体，并确定实体的类型。知识引入3大类实体类；时间类；数字类。7小类人名；机构名；地名；时间；日期；货币；百分比。分类知识引入例：近日，国家发展和改革委员会（NDRC）印发《乡村振兴战略规划（2018-2022年）》，规划指出，要坚持农业农村优先发展，深入实施农村人居环境整治三年行动，加强新型职业农民培育和乡村产业发展，推进农村一二三产业融合发展，促进城乡融合发展。类别具体内容实体类农业、农村、新型职业农民、乡村产业、农村一二三产业、城乡融合发展机构名国家发展和改革委员会（NDRC）时间2018-2022年、三年词性标注命名实体识别的常用方法中文实体边界识别的挑战序列标注熟悉词性标注01词性标注方法基于规则02基于统计熟悉词性标注基于规则需要获取能表达一定的上下文关系及其相关语境的规则库。规则库获取方式：人工编制包含繁杂的语法或语义信息的词典和规则系统。费时费力。难以保证规则的准确性。基于统计基于最大熵的词性标注方法。基于统计最大概率输出的词性标注方法。基于HMM的词性标