尊龙凯时公司官网雷锋网 AI 科技评论按：自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的重要话题，而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决。随着深度学习（Deep Learning）的热潮来临，有许多新方法来到了NLP领域，给相关任务带来了更多优秀成果，也给大家带来了更多应用和想象的空间。

　　近期，雷锋网 AI 研习社就邀请到了达观数据的张健为大家分享了一些NLP方面的知识和案例。

　　分享人：张健，达观数据联合创始人，文本挖掘组总负责人，包括文本审核系统的架构设计、开发和日常维护升级，文本挖掘功能开发。复旦大学计算机软件与理论硕士，曾在盛大创新院负责相关推荐模块，在盛大文学数据中心负责任务调度平台系统和集群维护管理，数据平台维护管理和开发智能审核系统。对大数据技术、机器学习算法有较深入的理解和实践经验。

　　此次分享中，张健按照NLP概述、文本分类的传统方法、深度学习在文本分类中的应用和案例介绍四个板块，结合在达观数据的系统设计和应用经验，分享了他的见解。

　　达观数据是一家专注于文本挖掘和搜索推荐技术服务的企业，总部位于上海浦东软件园。达观的NLP挖掘系统的设计思路是，用户直接接触的到的最终功能，他们称为是篇章级应用，可以处理整段的文本，提供的功能包括文本自动分类、情感分析、自动文本标签、违禁词汇和垃圾评论识别等。在下方支持编章级应用的是短串级应用，更底层一些，在词组、短句的层面上提供结构分析和变形、词位置分析、近义词替换等功能。最底层、最小粒度的是词汇级应用，比如中文分词、词粒度分析、调性标柱等等。

　　在序列标注／命名实体识别问题中，每个词都会有各自的标签；选用的词汇标签体系越复杂，标注精度就越高，但同时训练也就越慢。所以需要根据人力、时间等成本选择合适的标签体系。

　　英文不需要分词，但是多了词形还原和词根提取的问题。在这里，张健推荐WordNet来帮助解决相关问题。

　　传统机器学习方法做文本分类会需要文档建模、文本语意、特征抽取、特征向量赋权等步骤。

　　具体到分类器的设计，常用的四种思路为朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器、KNN方法和决策树方法。

　　然后还可以聚合多个分类器来提高准确率。最简单的想法是用多个模型分别预测然后投票，实际的聚合方法是另外训练一个分类器，模仿多个分类器组合后的结果。这里需要原来的几个分类器效果不能太接近，而且不能有太差的。

　　首先可以用CNN做文本分类，它不需要人工特征，而对词序包含的信息提取能力更强。

　　在基础的CNN之上，可以在其中不同的层使用不同的思路，衍生出来RNN+CNN、DCNN（动态池化，更适合不同长度的文本）、Very Deep Network等等。

　　常用的方法还有RNN和LSTM，适合变长序列的建模。序列过长的时候，一般的RNN因为容量的问题会丢失信息、误差增大，它的变种LSTM中通过三个门之间的信息保留和更新，更好地解决了长距离依赖的问题。双向LSTM同时有正向和反向的部分，可以同时捕获上文和下文的信息，表现也比单向的更好。

　　然后就是近期风靡的注意力模型，是编码解码器的升级版本。Encoder-Decoder模型的问题是，输入中的每个词都对输出有同样程度的影响。但实际语言中往往不是这样的，注意力模型就可以对输入中的不同词赋予不同的权重，让对语意影响程度更高的词语对输出有更高的影响力，从而在输出中更好地体现了输入的关键信息。

　　比如结合定制行业专业语料、垂直语意模型、离线统计、语意拓展等等方法进行新闻分类，结合无监督预训练+持续Fune Tuning的训练方法，不仅可以分为新闻、财经、科技、体育、娱乐、汽车等大类，财经中股票、基金、外汇，体育中NBA、英超、中超等细分类别也可以分得出来。

　　第二个案例是垃圾信息识别。现在许多广告信息都会用特殊字符（火星文）尝试骗过识别系统，就需要对变形词做识别还原，方法包括去除特殊符号、同音和繁简变换、偏旁拆分等。还可以先用语言模型识别文字，发现语意不通顺、胡言乱语的，就很有可能是故意规避关键字检查的垃圾信息。

　　第三个案例是情感分析。简单的方法可以根据直接表达感情的关键词做判断，还可以做特征工程然后用机器学习的方法识别语句模式，以及用深度学习的方法得到更好的信息提取效果。

　　最后张健还分享了一个他们的文本挖掘系统的使用链接，感兴趣的读者可以尝试一下他们系统不同层次的丰富功能。