一、文本预处理

主要内容：
1.文本预处理的解释
2.文本预处理的过程
3.现有分词工具

1.文本预处理的解释

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
2.分词
3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）
4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型

2.文本预处理的过程

2.1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))

out：
sentences 3221

2.2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。

def tokenize(sentences, token='word'):
"""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]

out：
[[‘the’, ‘time’, ‘machine’, ‘by’, ‘h’, ‘g’, ‘wells’, ‘’], [’’]]

2.3建立字典

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

我们看一个例子，这里我们尝试用Time Machine作为语料构建字典

vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[0:10])

out:
[(’’, 0), (‘the’, 1), (‘time’, 2), (‘machine’, 3), (‘by’, 4), (‘h’, 5), (‘g’, 6), (‘wells’, 7), (‘i’, 8), (‘traveller’, 9)]

2.3将词转为索引

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]])

out:
words: [‘the’, ‘time’, ‘traveller’, ‘for’, ‘so’, ‘it’, ‘will’, ‘be’, ‘convenient’, ‘to’, ‘speak’, ‘of’, ‘him’, ‘’]
indices: [1, 2, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0]
words: [‘was’, ‘expounding’, ‘a’, ‘recondite’, ‘matter’, ‘to’, ‘us’, ‘his’, ‘grey’, ‘eyes’, ‘shone’, ‘and’]
indices: [20, 21, 22, 23, 24, 16, 25, 26, 27, 28, 29, 30]

3.现有分词工具

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。

代码讲解和帮助文档链接：添加链接描述

习题练习：

二、语言模型

主要内容：
1.语言模型的解释
2.n元语法
3.语言模型数据集的两种采样方法

1.语言模型的解释

2.n元语法

帮助理解n元语法的博客：添加链接描述

3.时序数据的采样

在训练中我们需要每次随机读取小批量样本和标签。与之前章节的实验数据不同的是，时序数据的一个样本通常包含连续的字符。假设时间步数为5，样本序列为5个字符，即“想”“要”“有”“直”“升”。该样本的标签序列为这些字符分别在训练集中的下一个字符，即“要”“有”“直”“升”“机”，即X=“想要有直升”，Y=“要有直升机”。

现在我们考虑序列“想要有直升机，想要和你飞到宇宙去”，如果时间步数为5，有以下可能的样本和标签：

可以看到，如果序列的长度为T，时间步数为n，那么一共有 T-n 个合法的样本，但是这些样本有大量的重合，我们通常采用更加高效的采样方式。我们有两种方式对时序数据进行采样，分别是随机采样和相邻采样。

3.1随机采样

在随机采样中，每个样本是原始序列上任意截取的一段序列，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。

3.2相邻采样

在相邻采样中，相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。

代码和帮助理解的文档链接：添加链接描述

习题练习：

三、循环神经网络基础

主要内容：
1.循环神经网络的介绍
2.循环神经网络的实现

1.循环神经网络的介绍

1.1循环神经网络的构造

1.2裁剪梯度

1.3困惑度

我们通常使用困惑度（perplexity）来评价语言模型的好坏。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地，
1.最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1；
2.最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正无穷；
3.基线情况下，模型总是预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数。
显然，任何一个有效模型的困惑度必须小于类别个数。在本例中，困惑度必须小于词典大小vocab_size。

2.循环神经网络的实现

代码和解释帮助文档：添加链接描述

习题练习：

参考资料

《动手学深度学习》中文版官网教材：添加链接描述
PyTorch中文文档：添加链接描述

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