mot! Explication complète du traitement du langage naturel et utilisation pratique de Python !

Cet article explore de manière approfondie le rôle multidimensionnel des mots dans le traitement du langage naturel (NLP). Du concept de base, de la morphologie et de la partie du discours des mots aux techniques de traitement de texte telles que la normalisation, la segmentation et la restauration d'une partie du discours, l'article analyse en profondeur les détails techniques et le contexte d'application de chaque lien. Une attention particulière est accordée à l'application des mots dans des environnements multilingues et à des tâches spécifiques de PNL, telles que la classification de textes et la traduction automatique. L'article montre comment implémenter ces technologies dans des applications pratiques à travers des exemples de code Python et PyTorch.

Suivez TechLead et partagez des connaissances multidimensionnelles sur l’IA. L'auteur a plus de 10 ans d'expérience en architecture de services Internet, en recherche et développement de produits d'IA et en gestion d'équipe. Il est titulaire d'une maîtrise de l'Université Tongji de l'Université de Fudan, membre du Fudan Robot Intelligence Laboratory, architecte senior certifié par Alibaba Cloud. , un professionnel de la gestion de projet, et de la recherche et du développement de produits d'IA avec un chiffre d'affaires de plusieurs centaines de millions.

1. Pourquoi nous devons comprendre tous les aspects des « mots »

Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing), le « mot » constitue l'unité de base du langage. En même temps, ils constituent les éléments constitutifs de la construction de structures sémantiques et grammaticales de haut niveau. En résolvant divers problèmes de PNL, tels que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, les systèmes de questions-réponses, etc., une compréhension globale des « mots » nous aide non seulement à concevoir des algorithmes plus efficaces, mais approfondit également notre compréhension de la nature du langage.

Le mot est l'unité de base du langage

Dans n’importe quelle langue, les mots sont les éléments de base les plus élémentaires. Tout comme les bâtiments sont constitués de briques, le langage naturel est constitué de mots. Un mot peut véhiculer diverses informations, notamment sa signification (sémantique), sa fonction dans une phrase (syntaxe) et sa relation avec d'autres mots (contexte). Par conséquent, l’étude des « mots » affecte fondamentalement notre capacité à comprendre et à traiter des tâches de traitement du langage naturel de niveau supérieur.

nature multidimensionnelle des mots

Un mot a non seulement sa morphologie de surface (comme l’orthographe et la prononciation), mais aussi sa partie du discours, son contexte et ses multiples significations possibles. Par exemple, le marquage d'une partie du discours peut nous indiquer si un mot est un nom, un verbe ou un adjectif, ce qui nous aide à comprendre son rôle dans une phrase ou un paragraphe. Ces caractéristiques multidimensionnelles des mots leur confèrent divers scénarios d’application et défis dans le traitement du langage naturel.

Le rôle clé des mots dans les applications PNL

• Classification de texte et analyse des sentiments : en analysant la fréquence, l'ordre et la partie du discours des mots, nous pouvons classer le texte ou déterminer l'orientation émotionnelle du texte.

• Moteurs de recherche : En recherche d’informations, l’importance des mots est évidente. Le poids des termes (comme TF-IDF) et l'association sémantique de mots (comme Word2Vec) sont des éléments clés des algorithmes de classement des moteurs de recherche.

• Traduction automatique : Comprendre la correspondance et les différences sémantiques entre les mots de différentes langues est la condition préalable pour réaliser une traduction automatique de haute qualité.

• Reconnaissance et génération vocales : Les mots jouent également un rôle clé dans les systèmes de reconnaissance vocale et de synthèse vocale (TTS). L'identification et la génération précises de mots sont la clé du succès de ces systèmes.

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2. La base des mots

Avant de se plonger dans les applications avancées du traitement du langage naturel, il est crucial de comprendre les bases des « mots ». Cette section se concentrera sur les définitions de mots, les classifications, la morphologie et les parties du discours.

Qu'est-ce qu'un mot ?

définition

En linguistique, la définition du « mot » peut varier. Mais dans le contexte du traitement du langage naturel (NLP), nous définissons généralement les mots comme la plus petite unité de signification indépendante. Il peut apparaître seul ou avec d’autres mots pour former une signification plus complexe. En programmation et en traitement algorithmique, un mot est généralement constitué d'une séquence de caractères séparés par des espaces ou des délimiteurs spécifiques.

Classification

1. Mots de contenu et mots de fonction

   • Mots de contenu : ont une signification réelle, comme les noms, les verbes et les adjectifs.
   • Mots de fonction : principalement utilisés pour connecter et modifier des mots de contenu, tels que des prépositions et des conjonctions.

2. Mots et composés

   • Mot : Composé d’une seule racine ou tige.
   • Mot composé : mot formé à partir de deux ou plusieurs racines ou tiges, tel que « brosse à dents ».

3. Cours ouvertes et fermées

   • Catégorie ouverte : de nouveaux mots peuvent être ajoutés facilement, tels que des noms et des verbes.
   • Classe fermée : fixe et difficile d'ajouter de nouveaux mots, tels que des prépositions et des pronoms.

forme lexicale

Racines, tiges et affixes

1. Racine : C'est la partie centrale du mot et porte le sens principal du mot.

   • Par exemple, dans « malheur », « heureux » est la racine du mot.

2. Tige : Elle est composée de la racine plus les affixes nécessaires et constitue la forme de base du mot.

   • Par exemple, dans « running », « runn » est le radical.

3. Affixes : y compris les préfixes, suffixes, suffixes dans un mot et suffixes, utilisés pour changer le sens ou la partie du discours d'un mot.

   • Préfixe : apparaît avant la racine d'un mot, comme "un-" dans "malheureux".
   • Suffixe : apparaît après la racine du mot, par exemple "-ing" dans "running".

morphogenèse

La morphologie des mots est générée par des changements réguliers et irréguliers. Les changements réguliers sont généralement obtenus en ajoutant des affixes, tandis que les changements irréguliers nécessitent généralement la recherche de tableaux de données pour les changements de forme de mot.

partie du discours

Une partie du discours est une classification qui décrit le rôle grammatical d'un mot dans une phrase. Il s'agit d'une partie très importante du traitement du langage naturel.

1. Nom : utilisé pour représenter une personne, un lieu, une chose ou un concept.
2. Verbe : exprime une action ou un état.
3. Adjectif : utilisé pour décrire les noms.
4. Adverbe : utilisé pour modifier des verbes, des adjectifs ou d'autres adverbes.
5. Pronom : utilisé pour remplacer un nom.
6. Préposition : utilisée pour exprimer la relation entre un nom et d'autres mots.
7. Conjonction : utilisé pour relier des mots, des phrases ou des propositions.
8. Interjection : utilisée pour exprimer une émotion ou une réaction.

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3. Technologie de traitement de texte

Après avoir maîtrisé les bases des mots, nous passerons à quelques techniques spécifiques de traitement de texte. Ces technologies fournissent les outils et méthodes nécessaires à des applications plus avancées des mots dans le traitement du langage naturel (NLP).

normalisation des mots

définition

La normalisation des mots est le processus de conversion de mots ayant des formes ou des orthographes différentes vers leur forme standard. Cette étape est une étape très importante dans le prétraitement du texte.

méthode

1. Convertir en minuscules : l'étape de normalisation la plus élémentaire, en particulier pour les applications insensibles à la casse.
2. Supprimer la ponctuation et les caractères spéciaux : aide à réduire la taille du vocabulaire et à améliorer la capacité de généralisation du modèle.

Segmentation de mots (tokénisation)

définition

La segmentation de mots est le processus de segmentation du texte en mots, phrases, symboles ou autres éléments significatifs appelés jetons.

méthode

1. Segmentation spatiale : la méthode de segmentation la plus simple, mais elle peut ne pas gérer correctement les mots composés comme "New York".
2. Expressions régulières : une manière plus complexe mais flexible de segmenter.
3. Segmentation basée sur un dictionnaire : utilisez des dictionnaires prédéfinis pour rechercher et segmenter des mots.

Lemmatisation et stemming

restauration d'une partie du discours

1. Définition : Convertir un mot sous sa forme dictionnaire.
2. Exemple : « courir » -> « courir », « souris » -> « souris »

issu

1. Définition : Couper les affixes d'un mot pour obtenir le radical.
2. Exemple : « courir » -> « courir », « voler » -> « fli »

Segmentation des mots chinois

1. Méthodes basées sur un dictionnaire : comme l'algorithme de correspondance maximale.
2. Méthodes basées sur les statistiques : telles que les modèles de Markov cachés (HMM).
3. Méthodes basées sur le deep learning : comme Bi-LSTM.

Participe anglais

1. Approche basée sur des règles : comme l'utilisation d'expressions régulières.
2. Méthodes basées sur les statistiques : comme l'utilisation de modèles n-gram.
3. Méthodes basées sur le deep learning : comme le modèle Transformer.

Marquage d'une partie du discours

définition

Le marquage POS est le processus d'attribution d'une balise POS à chaque mot.

méthode

1. Méthodes basées sur des règles : telles que les arbres de décision.
2. Méthodes basées sur les statistiques : telles que les champs aléatoires conditionnels (CRF).
3. Méthodes basées sur le deep learning : comme BERT.

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4. Traitement de texte multilingue

Avec l'accélération de la mondialisation et de la communication multiculturelle, le traitement de texte multilingue est devenu de plus en plus important dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Différentes langues ont leur propre structure grammaticale, leur propre vocabulaire et leur propre contexte culturel, donc un traitement de texte efficace dans un environnement multilingue présente ses propres défis et besoins particuliers.

Adaptabilité du modèle de langage

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est une technique qui adapte un modèle formé sur une tâche spécifique à d'autres tâches connexes. Ceci est particulièrement important lorsqu’il s’agit de langues à faibles ressources.

BERT multilingue

Le BERT multilingue (mBERT) est un modèle pré-entraîné multitâche qui peut s'adapter à plusieurs langues. Il fonctionne bien dans les tâches de traitement de texte multilingues, telles que le balisage de parties du discours multilingues, la reconnaissance d'entités nommées (NER), etc.

spécificité linguistique

richesse morphologique

Dans les langues morphologiquement riches comme le finnois et le turc, un seul mot peut exprimer des informations qu'une phrase complète nécessiterait dans d'autres langues. Cela nécessite des algorithmes d’analyse morphologique plus complexes.

Jeux de caractères et encodages

Différentes langues peuvent utiliser différents jeux de caractères, tels que les lettres latines, les caractères chinois, les lettres arabes, etc. Un codage et un décodage corrects des caractères (tels que UTF-8, UTF-16) sont fondamentaux dans le traitement multilingue.

Vecteurs de mots multilingues

Texte rapide

FastText est un modèle de génération de vecteurs de mots qui prend en compte la structure interne des mots et est donc plus adapté aux langues morphologiquement riches.

Codage par paire d'octets (BPE)

Byte Pair Encoding (BPE) est un algorithme de segmentation de mots permettant de gérer des mots multilingues et non enregistrés.

Exemple de code : balisage de parties de discours multilingues

Voici un exemple de code pour le balisage de parties de discours multilingues à l'aide de mBERT à l'aide de Python et PyTorch.

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

inputs = tokenizer("Hola mundo", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1] * inputs["input_ids"].size(1)).unsqueeze(0)

outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits

# 输出词性标注结果
print(logits)

Remarque : Cet exemple simple montre comment utiliser mBERT pour le balisage de parties de discours multilingues.

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5. Application des mots au traitement du langage naturel

Dans le traitement du langage naturel (NLP), les mots constituent l’unité d’information de base. Cette section présentera en détail les différentes applications des mots en PNL, en particulier l'importance et l'utilisation des intégrations de mots.

5.1 Intégration de mots

Définition et importance

L'intégration de mots est une technique utilisée pour mapper des mots dans un texte en vecteurs réels. Les intégrations de mots capturent non seulement les informations sémantiques des mots, mais également les similitudes et la diversité entre les mots (par exemple, les synonymes ou les antonymes).

Algorithmes et modèles

1. Word2Vec : entraînez les intégrations en prédisant le contexte du mot ou en utilisant le contexte pour prédire le mot.
2. GloVe : générez des intégrations à l'aide des statistiques globales de fréquence des mots.
3. FastText : Basé sur Word2Vec, mais prenant en compte les informations des caractères au sein du mot.

Exemple de code : utilisation de Word2Vec

L'exemple suivant implémente un modèle Word2Vec simple à l'aide de Python et PyTorch.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Word2Vec(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size):
        super(Word2Vec, self).__init__()
        self.in_embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.out_embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)

    def forward(self, target, context):
        in_embeds = self.in_embed(target)
        out_embeds = self.out_embed(context)
        scores = torch.matmul(in_embeds, torch.t(out_embeds))
        return scores

# 词汇表大小和嵌入维度
vocab_size = 5000
embed_size = 300

# 初始化模型、损失和优化器
model = Word2Vec(vocab_size, embed_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 假设target和context已经准备好
target = torch.tensor([1, 2, 3])  # 目标词ID
context = torch.tensor([2, 3, 4])  # 上下文词ID

# 前向传播和损失计算
scores = model(target, context)
loss = criterion(scores, context)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()

# 输出嵌入向量
print(model.in_embed.weight)

Note:

• Entrée : targetet contextsont les identifiants entiers du mot cible et du mot contextuel.
• Sortie : scoresest le score de similarité entre le mot cible et le mot contextuel.

5.2 Application des mots dans la classification des textes

La classification de texte est une tâche essentielle du traitement du langage naturel, qui consiste à attribuer des documents texte à des catégories ou des étiquettes prédéfinies. Dans cette section, nous nous concentrerons sur la façon d'utiliser les mots (en particulier les incorporations de mots) pour obtenir une classification de texte efficace.

Analyse des tâches

Dans la classification de texte, chaque document (ou phrase, paragraphe, etc.) est converti en un vecteur de caractéristiques, qui est ensuite utilisé comme entrée dans un modèle d'apprentissage automatique. Ici, les intégrations de mots jouent un rôle crucial : elles convertissent chaque mot du texte en un véritable vecteur, capturant ses informations sémantiques.

Exemple de code : classification de texte à l'aide de LSTM

Voici un exemple simple de classification de texte à l'aide de PyTorch et LSTM (Long Short-Term Memory Network) :

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义LSTM模型
class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_classes):
        super(TextClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_size, 128)
        self.fc = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        lstm_out = lstm_out[:, -1, :]
        output = self.fc(lstm_out)
        return output

# 初始化模型、损失函数和优化器
vocab_size = 5000
embed_size = 100
num_classes = 5
model = TextClassifier(vocab_size, embed_size, num_classes)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 假设输入数据和标签已经准备好
input_data = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 文本数据（词ID）
labels = torch.LongTensor([0, 1, 2])  # 类别标签

# 前向传播
output = model(input_data)

# 计算损失
loss = criterion(output, labels)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()

# 输出结果
print("Output Class Probabilities:", torch.softmax(output, dim=1))

Note:

• Entrée : input_dataIl s'agit de données texte, chaque ligne représente un document et se compose d'identifiants de mots.
• Résultat : outputest le score prévu pour chaque catégorie de chaque document.

5.3 Application des mots dans la traduction automatique

La traduction automatique est une technologie qui traduit automatiquement un texte d'une langue naturelle (langue source) vers une autre langue naturelle (langue cible). Dans cette section, nous nous concentrons sur l'application des modèles séquence à séquence (Seq2Seq) à la traduction automatique et discutons de la façon dont les mots jouent un rôle dans ce processus.

Analyse des tâches

Dans une tâche de traduction automatique, l'entrée est un morceau de texte (généralement une phrase ou une expression) dans la langue source, et la sortie est le texte équivalent dans la langue cible. Ici, les incorporations de mots sont utilisées pour capturer les informations sémantiques des mots dans les langues source et cible et servent d'entrée au modèle séquence à séquence.

Exemple de code : traduction automatique utilisant le modèle Seq2Seq

Voici un exemple de modèle Seq2Seq simple implémenté à l'aide de PyTorch :

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义Seq2Seq模型
class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self, input_vocab_size, output_vocab_size, embed_size):
        super(Seq2Seq, self).__init__()
        self.encoder = nn.Embedding(input_vocab_size, embed_size)
        self.decoder = nn.Embedding(output_vocab_size, embed_size)
        self.rnn = nn.LSTM(embed_size, 128)
        self.fc = nn.Linear(128, output_vocab_size)

    def forward(self, src, trg):
        src_embed = self.encoder(src)
        trg_embed = self.decoder(trg)
        encoder_output, _ = self.rnn(src_embed)
        decoder_output, _ = self.rnn(trg_embed)
        output = self.fc(decoder_output)
        return output

# 初始化模型、损失函数和优化器
input_vocab_size = 3000
output_vocab_size = 3000
embed_size = 100
model = Seq2Seq(input_vocab_size, output_vocab_size, embed_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 假设输入（源语言）和输出（目标语言）数据已经准备好
src_data = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 源语言文本（词ID）
trg_data = torch.LongTensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])  # 目标语言文本（词ID）

# 前向传播
output = model(src_data, trg_data)

# 计算损失
loss = criterion(output.view(-1, output_vocab_size), trg_data.view(-1))

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()

# 输出结果
print("Output Translated IDs:", torch.argmax(output, dim=2))

Note:

• Entrée :src_data il s'agit de données texte dans la langue source. Chaque ligne représente un document et se compose d'identifiants de mots.
• Résultat : outputest le score de prédiction du texte en langue cible.

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6. Résumé

Les mots sont les éléments fondamentaux du traitement du langage naturel, mais leur traitement est tout sauf monolithique ou intuitif. De la morphologie des mots à l'intégration des mots, chaque étape a sa complexité et sa diversité, qui affectent directement les performances des tâches en aval telles que la classification des textes, l'analyse des sentiments et la traduction automatique. Une gestion appropriée des mots, y compris, mais sans s'y limiter, le marquage de parties du discours, la radicalisation et l'incorporation de mots, améliore non seulement la compréhension sémantique du modèle, mais contribue également à atténuer le problème de rareté des données et à améliorer la généralisation du modèle. En particulier lors de l'utilisation de modèles d'apprentissage profond tels que Seq2Seq et Transformer, le traitement fin des mots peut jouer un rôle clé, par exemple en alignant avec précision les mots dans la langue source et la langue cible via le mécanisme d'attention dans les tâches de traduction automatique. Par conséquent, la compréhension et le traitement dimensionnels des mots constituent une étape clé pour améliorer les performances des applications PNL.

Suivez TechLead et partagez des connaissances multidimensionnelles sur l’IA. L'auteur a plus de 10 ans d'expérience en architecture de services Internet, en recherche et développement de produits d'IA et en gestion d'équipe. Il est titulaire d'une maîtrise de l'Université Tongji de l'Université de Fudan, membre du Fudan Robot Intelligence Laboratory, architecte senior certifié par Alibaba Cloud. , un professionnel de la gestion de projet, et de la recherche et du développement de produits d'IA avec un chiffre d'affaires de plusieurs centaines de millions.