自然語言處理賽流程

在NLP賽中，如今很多思路和CV賽是類似的，甚至Pipeline思路也是一致的。

簡(jiǎn)介

隨著CV（計(jì)算機(jī)視覺）大量研究人員的涌入，相對(duì)而言，計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)飽和時(shí)期，而自然語言處理的路還有很長(zhǎng)，很多NLP科學(xué)家認(rèn)為未來十年是NLP黃金的十年。

過去幾年我們也看到了NLP領(lǐng)域很多突破性的成果，BERT、XLNet等模型的出現(xiàn)為NLP帶來一些新的可能性，這些模型也被廣泛使用在比賽中。

NLP主要有一些任務(wù)如文本分類、文本相似度、序列標(biāo)注、閱讀理解、機(jī)器翻譯、信息抽取等，目前很多數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽平臺(tái)都舉辦了NLP比賽，并且最近有愈演愈烈之勢(shì)。

賽前準(zhǔn)備

參加NLP比賽必須要對(duì)賽題有充分的理解，也就是對(duì)賽題的背景知識(shí)有充足的了解。此外，可以查閱是否有過類似的任務(wù)，看看前人的解決方案，或者在其他人的baseline基礎(chǔ)上修改（注意，從頭開始碼一個(gè)賽題的源碼是很累且沒有必要的，有很多人會(huì)開放他們的baseline源碼，在這些baseline基礎(chǔ)上修改會(huì)事半功倍。這點(diǎn)在Kaggle上尤為明顯，Kaggle是一個(gè)非常優(yōu)秀的比賽平臺(tái)。）

到了比賽后期，如果已經(jīng)沒有什么突破了，就到了組隊(duì)的時(shí)機(jī)，一般選擇排名差不多的組隊(duì)，融合多人的結(jié)果會(huì)取得更好的效果。（前期不建議組隊(duì)是因?yàn)橐粋€(gè)隊(duì)伍是有提交限制的，分開是為了更好的在一起。）

工具選擇

NLP是個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，要想取得不錯(cuò)的效果需要使用各種庫(kù)，下面推薦幾個(gè)常用的工具包。

• Gensim
• NLTK
• TextBlob
• CoreNLP
• TensorFlow

數(shù)據(jù)探索

在NLP比賽中一般不使用EDA（探索性數(shù)據(jù)分析）來稱呼自然語言任務(wù)中的數(shù)據(jù)探索，這是因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)大多格式統(tǒng)一（文本文件配以一個(gè)說明性表格文件）沒必要進(jìn)行過多的探索，達(dá)不到分析的地步（只需要示例性地探索說明文件和文本文件即可）。

• 數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)信息

  通過shell腳本或者Python腳本了解數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的基本信息，如文本格式，標(biāo)注方式（文件夾名稱標(biāo)注一批文本或者csv文件逐一標(biāo)注每個(gè)文本，前者更加常用，適用于分布式存儲(chǔ)和分類回歸等多種任務(wù)）等。使用Python腳本更加靈活且保證整個(gè)項(xiàng)目的流程化。

• 文本格式

  抽樣顯示文本及其標(biāo)簽或者標(biāo)注，確認(rèn)是否需要對(duì)文本進(jìn)行進(jìn)一步處理，如文本分類中每個(gè)文本是給的是否為分詞后的結(jié)果。

作為比賽參與者，一般關(guān)系下面的信息即可。

• 文本長(zhǎng)度
• 字頻、詞頻
• 標(biāo)簽的分布

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)決定了模型的上限，算法只是逼近這個(gè)上限，所以數(shù)據(jù)預(yù)處理很重要。這一部分主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些思路，分為中文和英文兩種思路。

中文

• 非文本內(nèi)容刪除（正則表達(dá)式）
• 處理中文編碼問題（轉(zhuǎn)為UTF8）
• 中文分詞（Jiaba分詞、pkuseg等）
• 引入停用詞（哈工大停用詞表，停用詞取出后的效果不一定很好，特別對(duì)于RNN這種序列模型）
• 特征工程

英文

• 非文本內(nèi)容刪除
• 拼寫檢查及更正
• 詞干提取及詞形還原（NLTK工具包）
• 大小寫轉(zhuǎn)化
• 特征工程

Pipeline制定

目前對(duì)NLP比賽，分為兩種方法，為傳統(tǒng)方法和深度方法。不過近年來，深度方法取得了更好的效果，所以比賽中較好的表現(xiàn)大多都采用了深度方法，尤其是一些新模型。

文本特征構(gòu)建及建模

文本特征的構(gòu)建核心的思路就是為每個(gè)文本（一句或者一段或者一篇文章）生成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的特征，方便分類器的訓(xùn)練。

如何生成這種文本的結(jié)構(gòu)化特征，目前主要有兩種整體思路，分別為傳統(tǒng)方法（機(jī)器學(xué)習(xí)方法）和深度學(xué)習(xí)方法。

• 傳統(tǒng)方法

  主要有LDA主題模型、LSI主題模型、TFIDF（詞頻逆文檔頻率）等文本特征提取的方法。一般采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行特征提取，也會(huì)使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行建模處理，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有邏輯回歸（LR）、支持向量機(jī)（SVM）、LightGBM等。

• 深度方法
  主要采用深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，是一種自動(dòng)進(jìn)行特征編碼的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要有CNN、RNN、Transformer等。使用深度方法進(jìn)行特征提取則一般構(gòu)建端到端的系統(tǒng)，所以不會(huì)采用其他的傳統(tǒng)分類器或者回歸器，會(huì)在特征的輸出層結(jié)一個(gè)全連接層作為分類或者回歸模型。這一步也會(huì)有很多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，但是我們一般采用前人發(fā)明的很不錯(cuò)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，如BERT等。

模型應(yīng)用

企業(yè)提出比賽當(dāng)然是希望能在業(yè)界使用，過于冗余的模型就算metric刷得好看也是不會(huì)受到青睞的。

補(bǔ)充說明

本文較為簡(jiǎn)略的說明了自然語言處理類比賽的主要流程及方法，由于篇幅限制沒有過細(xì)展開，具體的相關(guān)問題可以查看我的其他博客。博客同步至我的個(gè)人博客網(wǎng)站，歡迎查看。如有錯(cuò)誤，歡迎指正。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据科学竞赛-自然语言处理赛流程的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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