2月25日第一次作业

作业奖励： 3月2日中午12点之前完成，会从中挑选10位回答优秀的同学获得飞桨定制数据线+本

作业1-1

（1）下载飞桨本地并安装成功,将截图发给班主任

（2）学习使用PaddleNLP下面的LAC模型或Jieba分词
LAC模型地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis
Jieba模型：https://github.com/fxsjy/jieba

（3）对人民日报语料完成切词，并通过统计每个词出现的概率，计算信息熵
语料地址：https://github.com/fangj/rmrb/tree/master/example/1946%E5%B9%B405%E6%9C%88

作业1-2

（1）思考一下，假设输入一个词表里面含有N个词，输入一个长度为M的句子，那么最大前向匹配的计算复杂度是多少？

（2）给定一个句子，如何计算里面有多少种分词候选，你能给出代码实现吗？

（3）除了最大前向匹配和N-gram算法，你还知道其他分词算法吗，请给出一段小描述。

作业1-1

（1） 下载飞桨本地并安装成功,将截图发给班主任

（2） 学习使用PaddleNLP下面的LAC模型或Jieba分词

• LAC是一个联合的词法分析模型，整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是Lexical Analysis of Chinese的首字母缩写，也可以认为是LAC Analyzes Chinese的递归缩写。
• LAC基于一个堆叠的双向GRU结构，在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。效果方面，分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%；单独评估专名识别任务，F值87.1%（准确90.3，召回85.4%），总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上，LAC的模型简洁高效，内存开销不到100M，而速度则比百度AI开放平台提高了57%。

Paddlepaddle分词：

import paddlehub as hub
lac = hub.Module(name='lac')
text = ["南京市长江大桥","我在参加百度自然语言处理集训营，","Paddlepaddle很好用，也很强大！","“百度”二字，来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词：众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。"]
inputs = {"text": text}
results = lac.lexical_analysis(data=inputs)
print("Paddle分词结果：")
for result in results:print(result['word'])# print(result['tag'])    # 词性标注

Jieba分词：

import jieba
print("Jieba分词结果：")
for txt in text:jieba_result = jieba.lcut(txt)print(jieba_result)

输出：

Paddle分词结果：
['南京市', '长江大桥']
['我', '在', '参加', '百度', '自然语言处理集训营', '，']
['Paddlepaddle', '很好', '用', '，', '也', '很', '强大', '！']
['“', '百度', '”', '二', '字', '，', '来自', '于', '八百年前', '南宋', '词人', '辛弃疾', '的', '一句', '词', '：', '众里寻他千百度', '。', '这句话', '描述', '了', '词人', '对', '理想', '的', '执着', '追求', '。']Jieba分词结果：
['南京市', '长江大桥']
['我', '在', '参加', '百度', '自然语言', '处理', '集训营', '，']
['Paddlepaddle', '很', '好', '用', '，', '也', '很', '强大', '！']
['“', '百度', '”', '二字', '，', '来自', '于', '八百年', '前', '南宋', '词人', '辛弃疾', '的', '一句', '词', '：', '众里', '寻', '他', '千百度', '。', '这句', '话', '描述', '了', '词人', '对', '理想', '的', '执着', '追求', '。']

结果分析：

Paddlepaddle的分词粒度大于Jieba，可以推测Paddle的预设词汇表比Jieba更大。

（3） 对人民日报语料完成切词，并通过统计每个词出现的概率，计算信息熵

import paddlehub
import os
import re
import numpy as np
import collections# 加载paddle的lac模型
lac = paddlehub.Module('lac')
path = '1946年05月'
# 遍历文件夹
files_path = []
for root, dirs, files in os.walk(path):for file in files:files_path.append(os.path.join(root,file))# 读取文件内容
passages = []
for path in files_path:with open(path, encoding='utf-8') as f:one_passage = f.read()passages.append(one_passage)inputs = {"text": passages}
passages = lac.lexical_analysis(data=inputs)
passages_cut = [p['word'] for p in passages]# 处理特殊字符，替换为空格
text_cleaned = []
for p in passages_cut:for string in p:strings = re.split(r'[a-zA-Z0-9’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@，。：（）?＠★、…【】《》？“”‘’！^_`{|}~\s]+', string)text_cleaned.extend(strings)
# 删除所有空字符
text_cleaned = [t for t in text_cleaned if t != '']
print(text_cleaned)# 三种方法统计词频
# ①直接使用dict【不导包】
# ②使用collections.defaultdict(int)
# ③使用collections.Counter【最简洁】# # ①直接使用dict
# frequency = {}
# for word in text_cleaned:
#     if word not in frequency:
#         frequency[word] = 1
#     else:
#         frequency[word] += 1# # ②使用defaultdict
# frequency = collections.defaultdict(int)
# for word in text_cleaned:
#     frequency[word] += 1# ③使用Counter
frequency = collections.Counter(text_cleaned)# 按词频排序
frequency = sorted(frequency.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)# 总词数
word_count = 0
for item in frequency:word_count += item[1]# 求信息熵
entropy = 0
for item in frequency:p = int(item[1]) / word_countentropy += -p*np.log2(p)print("信息熵=", entropy)

结果

entropy= 11.778569558439427

截图如下

作业1-2

（1）思考一下，假设输入一个词表里面含有N个词，输入一个长度为M的句子，那么最大前向匹配的计算复杂度是多少？

答： O(M * N)
理由： 最大前向匹配最坏的情况是：句子分词结果为单个字，并且每个字都需要遍历词表全部。所以最后的匹配结果次数为N * (M + M-1 + … + 2 + 1)，所以时间复杂度为O(N * M^2)

正向最大匹配算法：首先需要给定一个最大的词条长度，假设定义最大词条长度（滑动窗口的长度）为max_num=3，我们首先取出句子的前3个字符，看前3个字符是否存在于词库中，如果存在，则返回第一个分词，滑动窗口向后滑动3个位置；如果不存在，我们把滑动窗口从右向左缩小1，判断前两个字符是否存在于词库，如果存在，则返回这个分词，滑动窗口向后滑动2，不存在则继续缩小滑动窗口…直至将整个句子遍历完，就得到了最后的分词结果。
摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65190736

（2）给定一个句子，如何计算里面有多少种分词候选，你能给出代码实现吗？

（3）除了最大前向匹配和N-gram算法，你还知道其他分词算法吗，请给出一段小描述。

• 1.基于词表

  • a) 逆向最大匹配法(BMM)：类比前向匹配法，顺序相反

  • b) 双向最大匹配法：正向与逆向结合

• 2.基于统计模型

  • a）隐马尔可夫模型：HMM模型认为在解决序列标注问题时存在两种序列，一种是观测序列，即人们显性观察到的句子，而序列标签是隐状态序列，即观测序列为X，隐状态序列是Y，因果关系为Y->X。因此要得到标注结果Y，必须对X的概率、Y的概率、P(X|Y)进行计算，即建立P(X,Y)的概率分布模型。

  • b）CRF分词算法：CRF可以看作一个无向图模型，对于给定的标注序列Y和观测序列X，对条件概率P(Y|X)进行定义，而不是对联合概率建模。CRF可以说是目前最常用的分词、词性标注和实体识别算法，它对未登陆词有很好的识别能力，但开销较大

引用：

1. https://blog.csdn.net/ld326/article/details/81364405
2. Jiao, Zhenyu and Sun, Shuqi and Sun, Ke. Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network. arXiv: https://arxiv.org/abs/1807.01882
3. https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis