自然语言处理与漏洞挖掘研究论文

两个不是同一层面的东西，严格来讲，自然语言处理是数据挖掘的一个具体应用领域。自然语言处理，通过分词、语法分析等，对自然语言文本进行分析，在此基础上进行进一步的分析，比如情感分析，目前在大数据领域应用也挺广泛的。数据挖掘的重点在于应用,用何种算法并不是很重要,关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能。领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程主要培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。

最近出于兴趣和需要，重新回顾中文分词技术，期间有些心得，以及一些关于自然语言处理的浅薄之见，这里简单分享一下。 首先， 中文分词_百度百科 里面简单介绍了其中主要的分词算法以及相应的优缺点，包括字符匹配法、统计法以及理解法，其中字符匹配法和统计法比较流行且可以取到相对不错的效果，而理解法则相对比较复杂高级，但是我认为这才是真正解决中文分词任务的根本算法。 如今用于中文分词的算法和模型虽算不上比比皆是，但也算是唾手可得，开源的如jieba、ltp、Hanlp等等，提供中文分词服务的如腾讯云、百度大脑、讯飞AI平台等，以及其他如Jiagu等。 其实这些平台算法的差距并不算太大，分词准确率基本上都是在80%以上，然而在98%以下（这里胡诌个数），在一些不太严格的应用场景下基本已经够用了，只要挑一个在自己的业务场景下表现最好的即可。 在我看来，对于中文分词这项任务而言，最关键最核心的其实并不是算法模型，这些都不是所谓的瓶颈，最重要的其实是高质量、大规模的词典。对于字符匹配法而言，词典是基础，没有词典自然连分都分不出来；对于统计学习法而言，其效果一方面取决于算法和模型的选择，一方面取决于其训练数据的数量与质量，需要堆人力物力，比如找专门的标注公司标注数据等。但是就算是人标的数据，也难免有所错误遗漏，所以在有错误的训练数据下，模型也不可能学的太好，同时训练数据再大，也难以覆盖全部语料，总会出现OOV，总有些句子会训练不到，此时还强求模型可以做到“举一反三”有些不切实际。 词条中还提到了关于中文分词的技术难点：歧义识别与新词识别，关于歧义识别，上面并没有提具体的解决思路，对于新词识别而言，这又是自然语言处理领域很基础并且很重要的点，可以参见一下我之前的文章： 《NLP基础任务之新词发现探索之路》 | lightsmile's Blog ，也有另一个思路，比如说爬取网上一些网站的相关条目，比如百度百科等。 简单看了一下 jieba 、 ansj_seg 、 Jiagu 的分词词典，发现其中jieba的词典质量最差，其中不少词性都是错误的，Jiagu的词典还算不错，就是一些新词不全，ansi_seg的没有细看。 尽管这些工具在一些评测数据的结果可以达到90以上的成绩，但是在我看来，还是不够的，我觉得中文分词这个基础而又艰巨的任务还是要到99%以上才可以，否则分词都分不对，那些在分词基础之上的任务更是不行，毕竟词是基本的语义单元。 然而在现在深度学习盛行的潮流下，许多任务如文本分类、命名实体识别等并不一定需要依赖于分词，直接基于字符（char）的Embedding也可以取得不错的效果，并且也可以规避OOV（out of vocabulary words，未登录词）的问题。 但是深度学习，尤其是监督学习的很关键之处是得有大规模的高质量训练数据，不然巧妇难为无米之炊，再好的模型也难以从垃圾中学到有用的知识。 话说回来，虽然自然语言处理是计算机科学与其他领域的交叉学科，深度学习、机器学习算是人工智能的一部分，然而许多时候往往十分依赖人工，而所谓的智能其实也不智能。 无论是计算机视觉领域里的图像分类还是自然语言处理领域的文本分类，其任务都是学习一个从输入 映射到输出或者说标签 的函数 ，具体来说就是将 表征为多维向量 ，将 表征为多维向量 ，然后让 进入一个模型进行一系列的运算后得到一个 ，通过不断地比较 和 的值并调整模型的参数使模型的运算结果 更为准确即更加贴近 （过程有点类似于 “猜数字”游戏 ），从而最终得到一个近似函数 ，我们就可以用来代替未知的 用于预测未来的样本 ，得到它对应的 。 我们可以发现，以上学习算法确实可以得到能够解决问题的模型，然而局限之处在于它也只能做这个任务，即对输入 预测 ，别的啥也干不了。 同时在基于深度学习的自然语言处理模型中，基本套路都是Embedding+Encoder+Decoder，其中Embedding是基于字还是基于词，是使用预训练词向量还是随机初始化，这些选择所导致的效果的差异都随着训练轮数的增加而最终减小。然而，由于梯度下降以及解空间的特点，基于bert的效果确实是要比Word2Vec的要好，那些词向量确实比Word2Vec的嵌入了（或者说学到了）更多的语言知识。 关于模型的选择和取舍，工业界和学术界的标准其实差别很大。学术界里有的论文是开创性的，而许多论文其实都是在原来基础上小修小改，将最近的较新的思想和算法一堆，实验结果比原来指标高一点又是一篇文章，程序运行占用多大内存、跑了多长时间这些都不是主要因素，也就是一切向指标看齐。 而工业界则更加看重的是性价比，不同的公司、不同的部门、不同的阶段其主要矛盾不同。比如说Facebook之前出的fastText，尽管模型很简单，最终效果可能比不上一些其他复杂的模型，但是其训练速度超快、基于CPU就可以，并且可以很方便地对模型进行压缩。许多时候，一些指标高低差几个点并没有那么关键，模型大小、训练时间、预测时间在很多时候是比较关键的因素，除非由于甲方或客户不满意，或者家大业大，有的是资源，那么这时候效果和指标又成为主要矛盾，这时的优化可能要以一定的时间和空间为代价。 原来的自然语言处理各任务基本上都构建在分词的基础之上，粗略来说有一个 语法 、 语义 到 语用 的递进的过程。这一层一层的任务虽然耦合的很好，但是 这种Pipline将会导致下层的错误都将会被积累到上层，其直接影响就是越到上层其准确率越低，甚至低到惨不忍睹的程度。然而在表示学习，尤其是深度学习崛起以后，其强大的特征学习能力，使得现在的模型多为end-to-end模型，其结果是一方面可以使得相关人员摆脱繁琐的特征工程，可以将特征提取与组合设计的工作交给神经网络模型去隐形完成，大大解放了生产力；令一方面可以将模型视为整体的一部分，即它的输入直接对应原始输入，它的输出直接是我们想要的结果，有点直达病灶的意思，摆脱了原来Pipline错误累积的困境。 不过我个人看来成也end-to-end，败也end-to-end，虽然简化了任务，但是有点太过开门见山，得到的模型一个个都是彼此孤立的，各做各的事情，然而从整体论的角度来看它们都是整个自然语言处理系统的一部分，一些特征本来是可以共享，一些结果是彼此相互依赖的。这也又涉及到参数共享、多任务学习等概念，不细表。由于神经网络的可解释性较差，这使得模型更加像一个黑盒，训练调参的过程更像是在炼丹，因为谁也不知道具体能炼出个什么玩意儿。 如下图很形象地诠释了这一现状： 下面就深度学习下的自然语言处理四大任务进行简单对比（都是个人浅薄之见，难免有不足之处，还望海涵）。自然语言处理四大任务分别是：序列标注、文本分类、句子关系、文本生成。 序列标注任务的原始语料是一连串的句子，经过标注后的语料格式大概如下（以命名实体识别为例）： 我们可以发现，每一行的格式都是一个字符以及它所对应的类别，如 B_{type} 、 O ，那么对于每一个字符模型需要预测的类别数量总计为 2*len(types) + 1 ，其中2是指 BI 这种标注规范， len(types) 指类型种类的数量（如人名、地名、机构名共三种），1是指 O 。可以发现模型需要拟合的函数的值域还是很小的，即 O(len(types)) 。 文本分类任务的标注语料格式大概如下（以情感极性分析为例）： 每一行的格式都包含原始文本以及它所对应的类别（或者说标签），我们可以发现模型需要预测的类别数量总计为 len(types) ，即类型种类的数量（以新闻语料分类，如 娱乐 、 军事 、 科技 、 体育 等），可以发现模型需要拟合的函数的值域也是较小的，即 O(len(types)) 。 句子关系任务的标注语料格式大致如下（以语句相似度为例）： 每一行都是两个句子以及它们的关系（ 1 代表语义相同， 0 代表语义不同），我们可以发现模型需要预测的类别数量总计为 len(relations) ，即关系种类的数量，可以发现模型需要拟合的函数的值域也是较小的，即 O(len(relations)) 。 文本生成任务的标注语料格式大致如下(以机器翻译为例）： 我们可以发现每一行都是源语言句子以及目标语言的对应翻译。虽然此时模型和序列标注模型一样都需要对于单个样本预测多次，但是序列标注模型需要预测的次数直接等于字符的数量，是确定的，但是文本生成任务模型需要预测的次数是不确定的，并且每次预测的值域都是目标语言所有word（或者character）所组成的整体集合，即 O(len(words)) ，其规模可能是十万级或百万级的。因此我们很容易发现文本生成任务的难度和复杂程度是要远远高于其他任务的。对话任务如生成式闲聊机器人更是如此。 可能是之前的AlphaGo过于吸引广大群众的眼球，做相关业务的公司吹的太厉害，以及“人工智能”、“深度学习”这几个词听起来逼格满满，导致许多外行人认为现在的人工智能已经发展到很厉害的层次，并且可以做各种各样的事情，似乎无所不能。但是内行人心里却明白：“什么人工智能，人工智障吧”、“所谓人工智能，多是智能不够，人工来凑”。外行人看不到深度模型算法的局限性，如许多模型的精度并不能达到那么高；也看不到深度模型算法的前提条件，如高质量、大规模的数据集，他们以为模型大约聪明到随便喂点数据便成为终结者般的存在。这也就导致了他们刚开始预期很高，然而在投资或找到外包后发现效果远远不能达到预期，大失所望而潦草结束或撤资离场的局面。 如下一张图大概有点这个意思： 统观学术界与工业界，和计算机视觉领域相比，自然语言处理这种更深层次的、涉及到认知智能的领域的进展虽悠久但缓慢，并且许多任务目前为止距离真正商用还有很大的距离。然而正是科学史上如阿基米德、牛顿等伟大人物与其他相对无名之辈默默耕耘，前赴后继，才使得如今之人类齐享先辈之成果，即所谓“前人栽树后人乘凉”也。 我辈也无需悲观，须戒骄戒躁，搞算法的就多己见、少盲从，少水论文；搞工程的就多积累经验，提升实践能力，多做高质量的项目。功夫不负有心人。

文本数据挖掘 是一种利用计算机处理技术从文本数据中抽取有价值的信息和知识的应用驱动型学科。（文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程） 文本数据挖掘处理的数据类型是文本数据， 属于数据挖据的一个分支 ，与机器学习、自然语言处理、数理统计等学科具有紧密联系。 文本挖掘在很多应用中都扮演重要角色，例如智能商务（例如客户关系管理）、信息检索（例如互联网搜索）等。 文本数据挖掘需要从三个层面进行理解：

自然语言处理（NLP） 关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而 文本挖掘 和 NLP 的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉。 如果原始文本是数据，那么 文本挖掘就是信息 ， NLP就是知识 ，也就是语法和语义的关系。

文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。

文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，

信息检索 是指文献等信息资源的整理和搜索，其主要目的可以概括为：按照用户的具体需要，采用一些检索方法，把所有相关的文献都检索出来，同时摒弃掉那些看似相关实则不符合要求的文档。

我们能否为文本数据的处理制作一个高效并且通用的框架呢？我们发现，处理文本和处理其他非文本的任务很相似 以下就是处理文本任务的几大主要步骤： 1. 数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2. 数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。 文本挖掘预处理 ：文本挖掘是从数据挖掘发展而来，但并不意味着简单地将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘，还需要做很多准备工作。 文本挖掘的准备工作 由 文本收集 、 文本分析 和 特征修剪 三个步骤组成

文本分析 是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本（text）与 讯息（message）的意义大致相同，指的是由一定的符号或符码组成的信息 结构体 ，这种结构体可采用不同的表现形态，如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的，文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此，由文本内容分析，可以推断文本提供者的 意图 和目的。 特征选择 将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。

目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为 文本的特征或特征项 。特征项必须具备一定的特性:

在中文文本中可以采用 字、词或短语 作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算 。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。 特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是 特征选择(Feature Selection) 。

特征选取方式 常见的有4种：

随着网络知识组织、人工智能等学科的发展,文本特征提取将向着数字化、智能化、语义化的方向深入发展,在社会知识管理方面发挥更大的作用。

努力消除歧义 是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。为此，我们需要了解：

3.数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤 常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4.模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试。在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型 ：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器 ：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型 ：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5. 模型评估

评价模型是否达到预期？其度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化。