NLP入门：二元语法与中文分词，开启自然语言处理之旅

引言

自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支，致力于让计算机理解和处理人类语言。随着人工智能的蓬勃发展，NLP在各个领域得到广泛应用，从机器翻译到聊天机器人再到文本摘要。

二元语法

二元语法是一种简单而有效的语言模型，它将句子建模为单词序列。它假设句子的每个单词只依赖于前一个单词，即：

P(w_n | w_1, w_2, ..., w_{n-1}) = P(w_n | w_{n-1})

其中，w_n表示单词n，P(w_n | w_1, w_2, ..., w_{n-1})表示给定前n-1个单词的情况下第n个单词出现的概率。

中文分词

中文分词是将中文文本划分为单词或词组的过程。由于中文没有空格分隔单词，因此中文分词是一项具有挑战性的任务。

二元语法可以用来进行中文分词，方法是将中文文本视为单词序列，并使用二元语法模型计算每个单词序列的概率。概率最高的单词序列就是分词后的结果。

统计自然语言处理

统计自然语言处理是NLP的核心之一，它利用统计手法对语言建模。语言模型就是对语言现象的数学抽象，它可以用来计算句子或文本的概率。

马尔可夫链和隐马尔可夫模型(HMM)是统计自然语言处理中常用的语言模型。马尔可夫链假设一个状态只依赖于前一个状态，而HMM假设一个状态不仅依赖于前一个状态，还依赖于一个隐藏状态。

示例

以下是一个使用二元语法对中文句子进行分词的示例：

import jieba

sentence = "自然语言处理入门笔记"
words = jieba.cut(sentence, HMM=True)
print('/'.join(words))

输出：

自然语言/处理/入门/笔记

代码示例

以下是一个使用马尔可夫链生成文本的代码示例：

import random

states = ['sunny', 'cloudy', 'rainy']
transition_matrix = [[0.6, 0.3, 0.1], [0.2, 0.5, 0.3], [0.1, 0.2, 0.7]]
start_state = 'sunny'

def generate_text(length):
    current_state = start_state
    text = [current_state]
    for i in range(length - 1):
        next_state = random.choices(states, transition_matrix[states.index(current_state)])[0]
        text.append(next_state)
        current_state = next_state
    return ' '.join(text)

print(generate_text(10))

输出：

sunny cloudy cloudy sunny sunny rainy cloudy cloudy cloudy rainy

总结

二元语法和中文分词是NLP入门必不可少的概念。通过理解这些概念，初学者可以奠定NLP之旅的基础，并为探索更高级的NLP技术做好准备。