Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础

简介

文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

1.读入文本

我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。

import collections
import re

def read_time_machine():
with open('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt', 'r') as f:
lines = [re.sub('[^a-z]+', ' ', line.strip().lower()) for line in f]
return lines

lines = read_time_machine()
print('# sentences %d' % len(lines))

2.分词

我们对每个句子进行分词，也就是将一个句子划分成若干个词（token），转换为一个词的序列。

"""Split sentences into word or char tokens"""
if token == 'word':
return [sentence.split(' ') for sentence in sentences]
elif token == 'char':
return [list(sentence) for sentence in sentences]
else:
print('ERROR: unkown token type '+token)

tokens = tokenize(lines)
tokens[0:2]

3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）

为了方便模型处理，我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编号。

class Vocab(object):
def __init__(self, tokens, min_freq=0, use_special_tokens=False):
counter = count_corpus(tokens)  # :
self.token_freqs = list(counter.items())
self.idx_to_token = []
if use_special_tokens:
# padding, begin of sentence, end of sentence, unknown
self.pad, self.bos, self.eos, self.unk = (0, 1, 2, 3)
self.idx_to_token += ['', '', '', '']
else:
self.unk = 0
self.idx_to_token += ['']
self.idx_to_token += [token for token, freq in self.token_freqs
if freq >= min_freq and token not in self.idx_to_token]
self.token_to_idx = dict()
for idx, token in enumerate(self.idx_to_token):
self.token_to_idx[token] = idx

def __len__(self):
return len(self.idx_to_token)

def __getitem__(self, tokens):
if not isinstance(tokens, (list, tuple)):
return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)
return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

def to_tokens(self, indices):
if not isinstance(indices, (list, tuple)):
return self.idx_to_token[indices]
return [self.idx_to_token[index] for index in indices]

def count_corpus(sentences):
tokens = [tk for st in sentences for tk in st]
return collections.Counter(tokens)  # 返回一个字典，记录每个词的出现次数

4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型

使用字典，我们可以将原文本中的句子从单词序列转换为索引序列

for i in range(8, 10):
print('words:', tokens[i])
print('indices:', vocab[tokens[i]])

用现有工具进行分词

我们前面介绍的分词方式非常简单，它至少有以下几个缺点:

1.标点符号通常可以提供语义信息，但是我们的方法直接将其丢弃了
2.类似“shouldn’t", “doesn’t"这样的词会被错误地处理
3.类似"Mr.”, "Dr."这样的词会被错误地处理

我们可以通过引入更复杂的规则来解决这些问题，但是事实上，有一些现有的工具可以很好地进行分词，我们在这里简单介绍其中的两个：spaCy和NLTK。

text = “Mr. Chen doesn’t agree with my suggestion.”

spaCy

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text)
print([token.text for token in doc])

NLTK

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import data
data.path.append('/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data')
print(word_tokenize(text))

语言模型

一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：

P(w1,w2,…,wT).

语言模型

假设序列 w1,w2,…,wT 中的每个词是依次生成的，我们有

P(w1,w2,…,wT)=∏t=1TP(wt∣w1,…,wt−1)=P(w1)P(w2∣w1)⋯P(wT∣w1w2⋯wT−1)

例如，一段含有4个词的文本序列的概率

P(w1,w2,w3,w4)=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w1,w2)P(w4∣w1,w2,w3).

语言模型的参数就是词的概率以及给定前几个词情况下的条件概率。设训练数据集为一个大型文本语料库，如维基百科的所有条目，词的概率可以通过该词在训练数据集中的相对词频来计算，例如， w1 的概率可以计算为：

P^(w1)=n(w1)n

其中 n(w1) 为语料库中以 w1 作为第一个词的文本的数量， n 为语料库中文本的总数量。

类似的，给定 w1 情况下， w2 的条件概率可以计算为：

P^(w2∣w1)=n(w1,w2)n(w1)

其中 n(w1,w2) 为语料库中以 w1 作为第一个词， w2 作为第二个词的文本的数量。

n元语法

序列长度增加，计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。 n 元语法通过马尔可夫假设简化模型，马尔科夫假设是指一个词的出现只与前面 n 个词相关，即 n 阶马尔可夫链（Markov chain of order n ），如果 n=1 ，那么有 P(w3∣w1,w2)=P(w3∣w2) 。基于 n−1 阶马尔可夫链，我们可以将语言模型改写为

P(w1,w2,…,wT)=∏t=1TP(wt∣wt−(n−1),…,wt−1).

以上也叫 n 元语法（ n -grams），它是基于 n−1 阶马尔可夫链的概率语言模型。例如，当 n=2 时，含有4个词的文本序列的概率就可以改写为：

P(w1,w2,w3,w4)=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w1,w2)P(w4∣w1,w2,w3)=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w2)P(w4∣w3)

当 n 分别为1、2和3时，我们将其分别称作一元语法（unigram）、二元语法（bigram）和三元语法（trigram）。例如，长度为4的序列 w1,w2,w3,w4 在一元语法、二元语法和三元语法中的概率分别为

P(w1,w2,w3,w4)P(w1,w2,w3,w4)P(w1,w2,w3,w4)=P(w1)P(w2)P(w3)P(w4),=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w2)P(w4∣w3),=P(w1)P(w2∣w1)P(w3∣w1,w2)P(w4∣w2,w3).

当 n 较小时， n 元语法往往并不准确。例如，在一元语法中，由三个词组成的句子“你走先”和“你先走”的概率是一样的。然而，当 n 较大时， n 元语法需要计算并存储大量的词频和多词相邻频率。

n 元语法可能有的缺陷
1.参数空间过大
2.数据稀疏

语言模型数据集

1.读取数据集
2.建立字符索引
3.时序数据的采样
4.随机采样
5.相邻采样

循环神经网络

下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量H，用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1，可以认为Ht记录了到当前字符为止的序列信息，利用Ht对序列的下一个字符进行预测。

参考链接：
https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/74GLt4f6G9GgtnuK_Y7SJ

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