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数据挖掘入门——分词

[日期:2017-09-05] 来源:aboutyun  作者:严澜 [字体: ]

问题导读

1.如何才能让数据发挥最大价值?
2.分词的作用是什么?
3.如何让程序识别句子中的时间?比如“上午”、“下午2点”?




谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind,百度目前正推进“百度大脑”项目,腾讯、阿里等各大巨头也在积极布 局深度学习。随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信 息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,着实难以下手、非常头大!
我 们不妨先跳过数学公式,看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键,如何发现数据中的价值。那什么是数据呢?比如大家要上网首先需要输 入网址,打开网页后会自动判断哪些是图片、哪些是新闻、哪些是用户名称、游戏图标等。大脑可以存储大量的信息,包括文字、声音、视频、图片等,这些同样可 以转换成数据存储在电脑。人的大脑可以根据输入自动进行判断,电脑可以通过输入判断吗?
答案是肯定的! 不过需要我们编写程序来判断每一种信息,就拿文字识别来说吧,怎么从一个人在社交网络的言论判断他今天的心情是高兴还是愤怒!比如:“你假如上午没给我吃 冰淇淋,我绝对会不happy的。”  信息发布时间为下午2点。对于我们人类一看这个句子就知道他是吃过冰淇淋了,心情肯定不会是愤怒。那计算机怎么知 道呢?     
这就是今天的主题,要让计算机理解句子的语义,必须要有个程序,上面的句子和发布 时间是输入,输出就是 “高兴”。要得到“高兴”就要建立 “高兴”的规则,可以建一个感情色彩词库,比如高兴(识别词是高兴、happy),愤怒���识别词是愤怒、生���)。这里的识别词就是输入中出现的词语,比如 上面的句子中的“happy”就识别出了“高兴”这个感情色彩词。但是光识别出“happy”肯定是不行的,前面的“假如……没……,我……不……”等关 键词都需要识别出来,才能完整判断一个句子的意思。为了达到这个效果,就必须要用分词技术了。

分词

我们先人工对上面的句子来进行一下切词,使用斜线分割:“你/假如/上午/没/给/我/吃/冰淇淋/,/我/绝对/会/不/happy/的/。/”。但是程序如何做到自动切分?这个其实中国的前辈们已经做了很多中文分词的研究,常见的分词算法有:
1. 基于词典的分词,需要先预设一个分词词典,比如上面句子切分出来的“假如、上午”这些词先存放在词典,然后把句子切分成单字组合成词语去词典里查找,匹配上了就挑选出来一个词。没有匹配上的就切分成单字。
2. 基于统计的分词,需要先获取大量的文本语料库(比如新闻、微博等),然后统计文本里相邻的字同时出现的次数,次数越多就越可能构成一个词。当达到一定次数 时就构成了一个词,即可形成语料概率库。再对上面句子进行单字切分,把字与字结合后在语料概率库里查找对应的概率,如果概率大于一定值就挑选出来形成一个 词。这个是大概描述,实际生产环境中还需要对句子的上下文进行结合才能更准确的分词。
3. 基于语义的分词,简而言之就是模拟人类对句子的理解来进行分词。需要先整理出中文语句的句法、语义信息作为知识库,然后结合句子的上下文,对句子进行单字切分后组合成词逐个带入知识库进行识别,识别出来就挑选出一个词。目前还没有特别成熟的基于语义的分词系统。
基于词典的分词
为了让大家快速的了解分词技术,我们采用第一个方式来做测试:基于词典的分词,这种方式简单暴力可以解决百分之七八十的问题。基于词典的分词大概分为以下几种方式:

1. 正向最大匹配, 沿着我们看到的句子逐字拆分后组合成词语到词典里去匹配,直到匹配不到词语为止。举个实际的例子:“人民大会堂真雄伟”,我们先拆分为单字“人”去词典里 去查找,发现有“人”这个词,继续组合句子里的单字组合“人民”去词典里查找,发现有“人民”这个词,以此类推发现到“人民大会堂”,然后会结合“人民大 会堂真”去词典里查找没有找到这个词,第一个词“人民大会堂”查找结束。最终分词的结果为:“人民大会堂/真/雄伟”。如下图演示了用正向最大匹配算法识 别人民大会堂的过程,“真”,“雄伟”的识别类似。

2. 逆向最大匹配,这个和上面相反,就是倒着推理。比如“沿海南方向”,我们按正向最大匹配来做就会切分成 “沿海/南方/向”,这样就明显不对。采用逆向最大匹配法则来解决这个问题,从句子的最后取得“方向”这两个字查找词典找到“方向”这个词。再加上“南方 向”组成三字组合查找词典没有这个词,查找结束,找到“方向”这个词。以此类推,最终分出“沿/海南/方向”。
3. 双向最大匹配,顾名思义就是结合正向最大匹配和逆向最大匹配,最终取其中合理的结果。最早由哈工大王晓龙博士理论化的取最小切分词数,比如“我在中华人民 共和国家的院子里看书”,正向最大匹配切分出来为“我/在/中华人民共和国/家/的/院子/里/看书”工8个词语,逆向最大匹配切分出来为“我/在/中华 /人民/共/和/国家/的/院子/里/看书”共11个词语。取正向最大匹配切出来的结果就是正确的。但是如果把上面那个例子“沿海南方向”双向切分,都是 3个词语,改如何选择?看第4个《最佳匹配法则》。
4. 最佳匹配法则,先准备一堆文本语料库、一个词库,统计词库里的每一个词在语料库里出现的次数记录下来。最后按照词频高的优先选出,比如“沿海南方向”,正 向切分为:“沿海/南方/向”,逆向切分为:“沿/海南/方向”。其中“海南”的频度最高,优先取出来。剩下“沿”、“方向”也就正常切分了。是不是这就 是基于词典分词的最佳方案?比如数学之美中提到的:“把手抬起来” 和 “这扇门的把手”,可以分为“把”、“手”、“把手”,不管怎么分总有一句话的意思不对。后续再介绍如何通过统计的分词处理这些问题。
说了这么多,我们来实战一下如何基于词典的分词:
  1. public class TestPositiveMatch {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.    String str = "我爱这个中华人民共和国大家庭";
  4.    List<String> normalDict = new ArrayList<String>();
  5.    normalDict.add("");
  6.    normalDict.add("爱");
  7.   normalDict.add("中华");  //测试词库里有中华和中华人民共和国,按照最大匹配应该匹配出中华人民共和国
  8.    normalDict.add("中华人民共和国");
  9.   int strLen = str.length();  //传入字符串的长度
  10.    int j = 0;
  11.   String matchWord = ""; //根据词库里识别出来的词
  12.   int matchPos = 0; //根据词库里识别出来词后当前句子中的位置
  13.   while (j < strLen) {  //从0字符匹配到字符串结束
  14.   int matchPosTmp = 0;  //截取字符串的位置
  15.    int i = 1;
  16.   while (matchPosTmp < strLen) {  //从当前位置直到整句结束,匹配最大长度
  17.    matchPosTmp = i + j;
  18.   String keyTmp = str.substring(j, matchPosTmp);//切出最大字符串
  19.   if (normalDict.contains(keyTmp)) { //判断当前字符串是否在词典中
  20.   matchWord = keyTmp;  //如果在词典中匹配上了就赋值
  21.   matchPos = matchPosTmp; //同时保存好匹配位置
  22.    }
  23.    i++;
  24.    }
  25.    if (!matchWord.isEmpty()) {
  26.   //有匹配结果就输出最大长度匹配字符串
  27.    j = matchPos;
  28.   //保存位置,下次从当前位置继续往后截取
  29.    System.out.print(matchWord + " ");
  30.    } else {
  31.   //从当前词开始往后都没有能够匹配上的词,则按照单字切分的原则切分
  32.    System.out.print(str.substring(j, ++j) + " ");
  33.    }
  34.    matchWord = "";
  35.    }
  36.    }
  37. }
输出结果为:我爱这个中华人民共和国大家庭 
按照这样我们一个基本的分词程序开发完成。
对于文章一开始提到的问题还没解决,如何让程序识别文本中的感情色彩。现在我们先要构建一个感情色彩词库“高兴”,修饰词库“没”、"不”。再完善一下我们的程序:
  1. public class TestSentimentPositiveMatch {
  2.    public static void main(String[] args) {
  3.    String str = "你假如上午没给我吃冰淇淋,我绝对会不happy的。";
  4.   //语义映射
  5.    Map<String, String> sentimentMap = new HashMap<String, String>();
  6.    sentimentMap.put("happy", "高兴");
  7.   //情感词库
  8.    List<String> sentimentDict = new ArrayList<String>();
  9.    sentimentDict.add("happy");
  10.   //修饰词
  11.    List<String> decorativeDict = new ArrayList<String>();
  12.    decorativeDict.add("不");
  13.    decorativeDict.add("没");
  14.   //修饰词衡量分数
  15.    Map<String, Double> decorativeScoreMap = new HashMap<String, Double>();
  16.    decorativeScoreMap.put("不", -0.5);
  17.    decorativeScoreMap.put("没", -0.5);
  18.   List<String> decorativeWordList = new ArrayList<String>();  //修饰词
  19.   String sentimentResult = ""; //情感结果
  20.   int strLen = str.length();  //传入字符串的长度
  21.    int j = 0;
  22.   String matchSentimentWord = ""; //根据词库里识别出来的情感词
  23.   String matchDecorativeWord = ""; //根据词库里识别出来的修饰词
  24.   int matchPos = 0; //根据词库里识别出来词后当前句子中的位置
  25.   while (j < strLen) {  //从0字符匹配到字符串结束
  26.   int matchPosTmp = 0;  //截取字符串的位置
  27.    int i = 1;
  28.   while (matchPosTmp < strLen) {  //从当前位置直到整句结束,匹配最大长度
  29.    matchPosTmp = i + j;
  30.   String keyTmp = str.substring(j, matchPosTmp);//切出最大字符串
  31.   if (sentimentDict.contains(keyTmp)) { //判断当前字符串是否在词典中
  32.   matchSentimentWord = keyTmp;  //如果在词典中匹配上了就赋值
  33.   matchPos = matchPosTmp; //同时保存好匹配位置
  34.    }
  35.   if (decorativeDict.contains(keyTmp)) { //判断当前字符串是否在词典中
  36.   matchDecorativeWord = keyTmp;  //如果在词典中匹配上了就赋值
  37.   matchPos = matchPosTmp; //同时保存好匹配位置
  38.    }
  39.    i++;
  40.    }
  41.    if (!matchSentimentWord.isEmpty()) {
  42.   //有匹配结果就输出最大长度匹配字符串
  43.    j = matchPos;
  44.   //保存位置,下次从当前位置继续往后截取
  45.    System.out.print(matchSentimentWord + " ");
  46.    sentimentResult = sentimentMap.get(matchSentimentWord);
  47.    }
  48.    if (!matchDecorativeWord.isEmpty()) {
  49.   //有匹配结果就输出最大长度匹配字符串
  50.    j = matchPos;
  51.   //保存位置,下次从当前位置继续往后截取
  52.    System.out.print(matchDecorativeWord + " ");
  53.    decorativeWordList.add(matchDecorativeWord);
  54.    } else {
  55.   //从当前词开始往后都没有能够匹配上的词,则按照单字切分的原则切分
  56.    System.out.print(str.substring(j, ++j) + " ");
  57.    }
  58.    matchSentimentWord = "";
  59.    matchDecorativeWord = "";
  60.    }
  61.    double totalScore = 1;
  62.    for (String decorativeWord : decorativeWordList) {
  63.    Double scoreTmp = decorativeScoreMap.get(decorativeWord);
  64.    totalScore *= scoreTmp;
  65.    }
  66.    System.out.print("\r\n");
  67.    if (totalScore > 0) {
  68.    System.out.println("当前心情是:" + sentimentResult);
  69.    } else {
  70.    System.out.println("当前心情是:不" + sentimentResult);
  71.    }
  72.    }
  73. }
通过传入“你假如上午没给我吃冰淇淋,我绝对会不happy的。”,结果输出为:“当前心情是:高兴”。当然你也可以改变其中的修饰词,比如改为:“你假如上午没给我吃冰淇淋,我绝对会happy的。”,结果输出为:“当前心情是:不高兴”。
机器再也不是冷冰冰的,看起来他能读懂你的意思了。不过这只是一个开始,抛出几个问题:
  • 如何让程序识别句子中的时间?比如“上午”、“下午2点”。
  • 如何处理“把手抬起来” 和 “这扇门的把手”中的“把”与“手”的问题?
  • 如何构建海量的知识库,让程序从“婴儿”变成“成年人”?
  • 如何使用有限的存储空间存储海量的知识库?
  • 如何提高程序在海量知识库中查找定位信息的效率?
  • 如何识别新词、人名、新鲜事物等未知领域?
宇宙芸芸众生都是相通的,大脑也许就是一个小宇宙,在这个小宇宙又有很多星球、住着很多生物。而电脑也是宇宙中地球上的一个产物,只要存储计算速度发展到足够强大一定可以构建成一个强大的大脑。
你看这个单词 "testaword" 认识吗?可能不认识,因为我们五官先获取到的信息,然后根据大脑以往学习的经验做出判断。但是你看这个短语 " test a word" 认识吗?再看看开始那个单词“testaword”是不是就亲切多了?   
To Be Continued……
关 于作者:严澜现成都创行负责人,历任上海创行科技技术总监。曾任中国平安平台开发工程师,腾讯拍拍网B2C架构工程师。Web3.0语义搜索引擎探索者, 海量数据处理,互联网高性能低成本平台架构搭建实践者,构建让更多普通开发者快速掌握高性能技术的框架,自由机器人研发爱好者。
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