《数据仓库与数据挖掘》课件 第13章 NLP、知识图谱与神经网络

第13章NLP、知识图谱与神经网络本章主要内容13.1自然语言处理13.2知识图谱13.3神经网络13.4课后习题13.1自然语言处理13.1.1什么是自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。NLP涵盖了语音识别、语言理解、语言生成和机器翻译等多个领域，其目标是使计算机能够像人类一样处理和理解自然语言。13.1.2自然语言处理的作用自然语言处理（NLP）的作用非常广泛，它可以应用于多个领域，例如：（1）语音识别：将语音转换为文本，使计算机能够理解和处理口语输入。（2）信息提取：从大量文本中提取出有用的信息，如实体识别、关键词提取等。（3）机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言，使不同语言之间的交流变得更加便利。（4）情感分析：分析文本中的情感倾向，帮助企业了解用户对产品或服务的态度。（5）文本分类：将文本自动分类到不同的类别，如垃圾邮件过滤、新闻分类等。（6）智能客服：利用自然语言处理技术实现智能问答系统，提供更加智能化的客户服务。（7）信息检索：通过理解用户的查询意图，提供相关的搜索结果。（8）自然语言生成：生成自然流畅的文本，如新闻报道、故事等。13.1.3自然语言识别技术简介分词词云词语的向量化表示词频逆文档13.2知识图谱13.2.1什么是知识图谱知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用图形结构表示和组织知识的方法。它通过实体（Entity）和关系（Relation）来构建，实体表示现实世界中的对象，如人物、地点、事件等，而关系则表示实体之间的联系，如友谊、属于等。13.2.2知识图谱的作用（1）知识的组织和展示：知识图谱可以用来组织和展示复杂的知识结构，将分散的信息整合在一起，形成一个系统化的知识体系。这有助于用户更好地理解、记忆和应用知识。（2）知识的检索和查询：基于知识图谱，用户可以通过查询和检索相关的知识点，快速获取所需的信息。这种基于图谱的检索方式比传统的基于文本的检索更为精确和高效。（3）知识的推理：知识图谱可以用于支持知识的推理。通过分析图谱中的关联关系，可以推导出新的知识点或者验证某个假设的正确性。（4）知识的辅助决策：在某些领域，如医疗、金融等，知识图谱可以为决策提供重要的参考。通过对相关知识的分析和挖掘，可以辅助决策者做出更加科学和准确的决策。（5）提升人工智能系统的智能化水平：知识图谱是人工智能系统的重要基础之一，它可以为人工智能系统提供更加丰富和准确的知识支持，提升系统的智能化水平，从而更好地服务于人类社会。13.2.2知识图谱的作用在智能搜索方面，知识图谱的应用可以使搜索结果更加精准。各大互联网公司通过构建自身生态闭环，让数据在生态中产生、消化、再产生，源源不断地完善自身的知识图谱和知识库，使搜索引擎拥有更精准的分析能力，更好地识别人类语言中的关键信息。在医疗行业，知识图谱也有广泛的应用。例如，通过整合大量医疗文献和书籍以及各种电子病历，可以获取海量高质量的医疗知识，为医护人员提供辅助临床决策。此外，基于知识图谱的技术还可以用于新药研发，通过利用来自实验室的数据、各种期刊文献中的研究成果以及各种开放数据，缩短新药研制周期，降低研发成本。在金融领域，知识图谱也发挥着重要作用。金融的知识相对垂直，非常适合与知识图谱技术结合。例如，百度将知识图谱应用在股票领域，通过数据、信息与股票关系，以及股票与股票之间的关系，实现智能选股。此外，知识图谱还在手机智能化、娱乐、生命科学等领域发挥作用。随着技术的不断发展，知识图谱的应用场景将会越来越广泛，对社会结构产生深远的影响。13.2.3知识图谱的工具（1）知识图谱数据库（2）知识图谱可视化工具（3）知识抽取工具（4）知识表示学习工具（5）知识推理工具（6）可解释性工具13.3神经网络13.3.1什么是神经网络神经网络是一种计算模型，受到人脑神经元工作原理的启发。它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接进行信息传递和处理。神经网络通常用于机器学习和人工智能领域，能够通过学习和训练来识别模式、进行预测和决策。13.3.1什么是神经网络神经元对传入的数据做了哪些操作呢？主要是非线性转换。如下图所示，以4号神经元为例，输入的数据是X-in-4，经过神经元内的非线性转换变成了输出值X-out-4。非线性转换的方法有很多，如下图中提到的Sigmoid、ReLU等方法，在神经网络建模时可以通过指定神经元内部的激活函数指定非线性转化方法。13.3.1什么是神经网络神经元间数据又是如何传递的呢？主要是进行线性传递，以1号、2号、3号三个神经元向4号神经元传递数据为例，传递过程如下图所示。可以通过求解神经网络损失函数最小值的方法确定w14、b14等参数，待所有参数确定后，神经网络模型就建立完毕。13.3.1什么是神经网络一个神经网络如果只有一层隐藏层被称为简单神经网络，如果隐藏层较多，则被称为深度神经网络，如下图所示，模型学习的过程也被成为“深度学习”。13.1.2神经网络的作用神经网络已经成为人工智能领域核心技术，由此演化出的卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗神经网络在各个领域都有广泛的应用，主要包括：（1）计算机视觉：例如通过使用卷积神经网络（CNN），可以实现图像分类和目标检测等任务。（2）自然语言处理：例如，使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型，可以实现机器翻译和情感分析等任务。（3）语音识别：例如使用深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等模型，可以实现语音信号的识别和分析。（4）游戏智能：例如，通过使用深度强化学习模型（DeepReinforcementLearning），可以训练机器人在游戏中获得高水平的表现。神经网络已经在智能系统、智能交通、医疗诊断、金融领域、生物信息学、游戏开发、工业控制、航空航天等领域取得了令人瞩目的成就。13.3.3神经网络实现工具神经网络实现工具是用于帮助开发人员快速构建和实现神经网络的软件工具。与传统数据挖掘的sklearn等架构一样，这些工具通常提供了一套完整的开发流程，包括模型设计、数据预处理、训练、评估和部署等环节。以下是一些常见的神经网络实现工具：（1）TensorFlow（2）PyTor