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。

簡介

隨著CV（計算機視覺）大量研究人員的涌入，相對而言，計算機視覺的發展進入了一個飽和時期，而自然語言處理的路還有很長，很多NLP科學家認為未來十年是NLP黃金的十年。

過去幾年我們也看到了NLP領域很多突破性的成果，BERT、XLNet等模型的出現為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主要有一些任務如文本分類、文本相似度、序列標注、閱讀理解、機器翻譯、信息抽取等，目前很多數據科學競賽平臺都舉辦了NLP比賽，并且最近有愈演愈烈之勢。

賽前準備

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

到了比賽后期，如果已經沒有什么突破了，就到了組隊的時機，一般選擇排名差不多的組隊，融合多人的結果會取得更好的效果。（前期不建議組隊是因為一個隊伍是有提交限制的，分開是為了更好的在一起。）

工具選擇

NLP是個復雜的任務，要想取得不錯的效果需要使用各種庫，下面推薦幾個常用的工具包。

• Gensim
• NLTK
• TextBlob
• CoreNLP
• TensorFlow

數據探索

在NLP比賽中一般不使用EDA（探索性數據分析）來稱呼自然語言任務中的數據探索，這是因為其數據大多格式統一（文本文件配以一個說明性表格文件）沒必要進行過多的探索，達不到分析的地步（只需要示例性地探索說明文件和文本文件即可）。

• 數據集存儲信息

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

• 文本格式

  抽樣顯示文本及其標簽或者標注，確認是否需要對文本進行進一步處理，如文本分類中每個文本是給的是否為分詞后的結果。

作為比賽參與者，一般關系下面的信息即可。

• 文本長度
• 字頻、詞頻
• 標簽的分布

數據預處理

數據決定了模型的上限，算法只是逼近這個上限，所以數據預處理很重要。這一部分主要介紹數據預處理的一些思路，分為中文和英文兩種思路。

中文

• 非文本內容刪除（正則表達式）
• 處理中文編碼問題（轉為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，特別對于RNN這種序列模型）
• 特征工程

英文

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

Pipeline制定

目前對NLP比賽，分為兩種方法，為傳統方法和深度方法。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大多都采用了深度方法，尤其是一些新模型。

文本特征構建及建模

文本特征的構建核心的思路就是為每個文本（一句或者一段或者一篇文章）生成一個結構化的特征，方便分類器的訓練。

如何生成這種文本的結構化特征，目前主要有兩種整體思路，分別為傳統方法（機器學習方法）和深度學習方法。

• 傳統方法

  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。一般采用傳統方法進行特征提取，也會使用傳統的機器學習模型進行建模處理，常用的機器學習模型有邏輯回歸（LR）、支持向量機（SVM）、LightGBM等。

• 深度方法
  主要采用深度網絡進行特征提取，是一種自動進行特征編碼的機器學習模型，主要有CNN、RNN、Transformer等。使用深度方法進行特征提取則一般構建端到端的系統，所以不會采用其他的傳統分類器或者回歸器，會在特征的輸出層結一個全連接層作為分類或者回歸模型。這一步也會有很多網絡結構的設計方法，但是我們一般采用前人發明的很不錯的結構基礎上進行修改，如BERT等。

模型應用

企業提出比賽當然是希望能在業界使用，過于冗余的模型就算metric刷得好看也是不會受到青睞的。

補充說明

本文較為簡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展開，具體的相關問題可以查看我的其他博客。博客同步至我的個人博客網站，歡迎查看。如有錯誤，歡迎指正。

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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