• 自然语言处理是数据科学的一个分支，专注于训练计算机以类似人类倾听的方式处理和理解文本形式的对话。
  • NLP 应用的开发过程困难重重，因为计算机要求人类使用结构化且无歧义的编程语言（如 Java、Python 等）与之交互。
  • 自然语言处理、数据科学、机器学习和人工智能的应用已经改变了我们与计算机的交互方式，并且未来还会持续改变。

自然语言处理（NLP）是数据科学中人工智能（AI）的重要分支，致力于从文本数据中提取洞见。这导致了对 NLP 专业人才的需求激增，因为每一次对话和表达都蕴含着对决策至关重要的宝贵信息。

然而，从文本数据中提取洞见是一项巨大挑战，因为人类使用的语言、表达方式和语气千差万别。我们日常交互产生的数据本质上是非结构化的。尽管如此，数据科学和 NLP 技术的进步已经使机器能够与人类进行有意义的对话。在本文中，我们将探讨并深入介绍数据科学中十种最常用的 NLP 技术。

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1. NLP 中的分词

分词是一种基础的 NLP 技术，将文本分割成句子和单词，即将其拆分为词元（token）。这一过程会去除某些字符，如标点符号和连字符，以使文本更易于分析处理。

例如：在进行分词时，文本通常按空格分割。但可能会出现问题，尤其是对于标点符号。比如像“Mr.”这样的缩写，句号按理应保留为同一词元的一部分，但分词可能会错误地将其分为两个词。这一问题在包含大量连字符、括号和标点符号的复杂生物医学文本中尤为突出，可能给分词带来潜在困难。

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2. 词干提取与词形还原

NLP 中词干提取的主要目标是将单词还原为其词根形式，以便将具有相同含义的词形变体归为一组。词干提取通过去除单词的词缀来实现这一目标，从而简化并提高处理效率。

相比之下，词形还原是将单词转换为其字典形式，即原形（lemma）。例如，“hates”和“hating”是单词“hate”的变体，“hate”既是前两者的原形。词形还原的目标与词干提取类似——将不同形态的词归为一起——但采用的方法不同。

3. 停用词移除

TF，即词频，衡量的是某个单词在特定文档中出现的频率。其计算方式为：统计该单词出现的总次数，然后除以文档的总长度，即 TF = 总出现次数 / 文档总长度。

另一方面，IDF，即逆文档频率，根据单词的重要性为其分配权重。其计算方式是：取数据集中的文档总数除以包含该单词的文档数，然后取对数。

TF-IDF 是 TF 与 IDF 的乘积，用于衡量单词的重要性。通过这种统计计算，较重要的单词会被赋予更高的权重。这一技术被搜索引擎广泛用于根据输入的关键词对文档的相关性进行评分和排序。

4. 词频-逆文档频率（TF-IDF）

TF 或词频衡量的是单词在给定文档中出现的频率。其计算方式为：统计该单词出现的总次数，然后除以文档的总长度，即 TF = 总出现次数 / 文档总长度。

IDF 或逆文档频率根据单词的重要性为其分配权重。其计算方式是：取当时数据集中的文档总数除以包含该特定单词的文档数，然后取对数。TF-IDF 是通过将 TF 与 IDF 相乘得到的单词重要性指标，即 TF*IDF。

因此，通过这种方法，较重要的单词会被赋予更高的统计权重。TF-IDF 技术主要被搜索引擎用于根据输入的关键词对文档的相关性进行评分和排序。

5. NLP 中的关键词提取

关键词提取是一种文本分析方法，可自动识别给定文本中最突出的单词和短语。该技术有助于总结内容，并识别讨论的关键主题。

它适用于各种文本来源，包括文档、社交媒体帖子、在线论坛和新闻报道。通过运用关键词提取，企业可以高效地识别客户在互联网上频繁提及的内容，与传统的人工处理方式相比，能节省大量时间。

鉴于超过 80%的日常数据为非结构化数据，自动关键词提取对于希望高效分析客户数据的企业来说不可或缺。