专栏首页利炳根的专栏学习笔记CB004:提问、检索、回答、NLPIR
原创

学习笔记CB004:提问、检索、回答、NLPIR

聊天机器人,提问、检索、回答。

提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。

海量文本知识表示,网络文本资源获取、机器学习方法、大规模语义计算和推理、知识表示体系、知识库构建。问句解析,中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定。答案生成过滤,候选答案抽取、关系推演、吻哈程度判断、噪声过滤。

聊天机器人技术类型。基于检索技术,信息检索,简单易实现,无法从句法关系和语义关系给出答案,无法推理问题。基于模式匹配技术,把问题往梳理好的模式匹配,推理简单,模式涵盖不全。基于自然语言理解技术,把浅层分析加句法分析、语义分析。基于统计翻译模型技术,把问句疑问词留出来,和候选答案资源匹配。

问句解析。哈工大LTP(语言技术平台)、博森科技、jieba分词、中科院张华平博士NLPIR汉语分词系统。

NLPIR,http://pynlpir.readthedocs.io/en/latest/。安装 pip install pynlpir 。下载授权文件 https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/blob/master/License/license%20for%20a%20month/NLPIR-ICTCLAS分词系统授权/NLPIR.user,替换pynlpir/Data目录的已过期文件。

# coding:utf-8

import sys

import importlib

importlib.reload(sys)

import pynlpi

pynlpir.open()

# s = '聊天机器人到底该怎么做呢?'

s = '海洋是如何形成的'

# 分词 分析功能全打开 不使用英文

segments = pynlpir.segment(s, pos_names='all', pos_english=False)

for segment in segments:

print(segment[0], 't', segment[1])

# 关键词提取

key_words = pynlpir.get_key_words(s, weighted=True)

for key_word in key_words:

print(key_word[0], 't', key_word[1])

pynlpir.close()

segment 切词,返回tuple(token, pos),token切词,pos 语言属性。调用segment方法,指定pos_names参数'all' 、'child' 、'parent',默认parent 表示获取词性最顶级词性。child 表示获取词性最具体信息。all 表示获取词性相关所有词性信息,从顶级词性到该词性路径。

词性分类表。nlpir 源代码 /pynlpir/pos_map.py,全部词性分类及其子类别:

POS_MAP = {

'n': ('名词', 'noun', {

'nr': ('人名', 'personal name', {

'nr1': ('汉语姓氏', 'Chinese surname'),

'nr2': ('汉语名字', 'Chinese given name'),

'nrj': ('日语人名', 'Japanese personal name'),

'nrf': ('音译人名', 'transcribed personal name')

}),

'ns': ('地名', 'toponym', {

'nsf': ('音译地名', 'transcribed toponym'),

}),

'nt': ('机构团体名', 'organization/group name'),

'nz': ('其它专名', 'other proper noun'),

'nl': ('名词性惯用语', 'noun phrase'),

'ng': ('名词性语素', 'noun morpheme'),

}),

't': ('时间词', 'time word', {

'tg': ('时间词性语素', 'time morpheme'),

}),

's': ('处所词', 'locative word'),

'f': ('方位词', 'noun of locality'),

'v': ('动词', 'verb', {

'vd': ('副动词', 'auxiliary verb'),

'vn': ('名动词', 'noun-verb'),

'vshi': ('动词"是"', 'verb 是'),

'vyou': ('动词"有"', 'verb 有'),

'vf': ('趋向动词', 'directional verb'),

'vx': ('行事动词', 'performative verb'),

'vi': ('不及物动词', 'intransitive verb'),

'vl': ('动词性惯用语', 'verb phrase'),

'vg': ('动词性语素', 'verb morpheme'),

}),

'a': ('形容词', 'adjective', {

'ad': ('副形词', 'auxiliary adjective'),

'an': ('名形词', 'noun-adjective'),

'ag': ('形容词性语素', 'adjective morpheme'),

'al': ('形容词性惯用语', 'adjective phrase'),

}),

'b': ('区别词', 'distinguishing word', {

'bl': ('区别词性惯用语', 'distinguishing phrase'),

}),

'z': ('状态词', 'status word'),

'r': ('代词', 'pronoun', {

'rr': ('人称代词', 'personal pronoun'),

'rz': ('指示代词', 'demonstrative pronoun', {

'rzt': ('时间指示代词', 'temporal demonstrative pronoun'),

'rzs': ('处所指示代词', 'locative demonstrative pronoun'),

'rzv': ('谓词性指示代词', 'predicate demonstrative pronoun'),

}),

'ry': ('疑问代词', 'interrogative pronoun', {

'ryt': ('时间疑问代词', 'temporal interrogative pronoun'),

'rys': ('处所疑问代词', 'locative interrogative pronoun'),

'ryv': ('谓词性疑问代词', 'predicate interrogative pronoun'),

}),

'rg': ('代词性语素', 'pronoun morpheme'),

}),

'm': ('数词', 'numeral', {

'mq': ('数量词', 'numeral-plus-classifier compound'),

}),

'q': ('量词', 'classifier', {

'qv': ('动量词', 'verbal classifier'),

'qt': ('时量词', 'temporal classifier'),

}),

'd': ('副词', 'adverb'),

'p': ('介词', 'preposition', {

'pba': ('介词“把”', 'preposition 把'),

'pbei': ('介词“被”', 'preposition 被'),

}),

'c': ('连词', 'conjunction', {

'cc': ('并列连词', 'coordinating conjunction'),

}),

'u': ('助词', 'particle', {

'uzhe': ('着', 'particle 着'),

'ule': ('了/喽', 'particle 了/喽'),

'uguo': ('过', 'particle 过'),

'ude1': ('的/底', 'particle 的/底'),

'ude2': ('地', 'particle 地'),

'ude3': ('得', 'particle 得'),

'usuo': ('所', 'particle 所'),

'udeng': ('等/等等/云云', 'particle 等/等等/云云'),

'uyy': ('一样/一般/似的/般', 'particle 一样/一般/似的/般'),

'udh': ('的话', 'particle 的话'),

'uls': ('来讲/来说/而言/说来', 'particle 来讲/来说/而言/说来'),

'uzhi': ('之', 'particle 之'),

'ulian': ('连', 'particle 连'),

}),

'e': ('叹词', 'interjection'),

'y': ('语气词', 'modal particle'),

'o': ('拟声词', 'onomatopoeia'),

'h': ('前缀', 'prefix'),

'k': ('后缀', 'suffix'),

'x': ('字符串', 'string', {

'xe': ('Email字符串', 'email address'),

'xs': ('微博会话分隔符', 'hashtag'),

'xm': ('表情符合', 'emoticon'),

'xu': ('网址URL', 'URL'),

'xx': ('非语素字', 'non-morpheme character'),

}),

'w': ('标点符号', 'punctuation mark', {

'wkz': ('左括号', 'left parenthesis/bracket'),

'wky': ('右括号', 'right parenthesis/bracket'),

'wyz': ('左引号', 'left quotation mark'),

'wyy': ('右引号', 'right quotation mark'),

'wj': ('句号', 'period'),

'ww': ('问号', 'question mark'),

'wt': ('叹号', 'exclamation mark'),

'wd': ('逗号', 'comma'),

'wf': ('分号', 'semicolon'),

'wn': ('顿号', 'enumeration comma'),

'wm': ('冒号', 'colon'),

'ws': ('省略号', 'ellipsis'),

'wp': ('破折号', 'dash'),

'wb': ('百分号千分号', 'percent/per mille sign'),

'wh': ('单位符号', 'unit of measure sign'),

}),

}

参考资料:

《Python 自然语言处理》

http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=73

http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=74

欢迎推荐上海机器学习工作机会,我的微信:qingxingfengzi

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

    由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量、文档点击历史、文档前链数目、...

    利炳根
  • 学习笔记CB014:TensorFlow seq2seq模型步步进阶

    神经网络。《Make Your Own Neural Network》,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好。

    利炳根
  • 学习笔记 TF061 : 分布式 TensorFlow,分布式原理、最佳实践

    分布式 TensorFlow 由高性能 gRPC 库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham 论文《 Ten...

    利炳根
  • timestamp时间戳的应用(微信小程序开发也一样)

          在微信小程序开发时发现一个timestamp的时间戳的变量 比如获取微信运动步数时候 ? timestamp是如何形成的在JS中 是这么形成的 va...

    用户1055830
  • 为了减少接口的响应时间,有哪些优化措施?

    先从小处着手,代码写的好坏,直接影响到接口的响应速度;当然这里也不可能展开详谈每一行代码怎么写,主要还是说一下措施:

    lyb-geek
  • 更新yum源

    下载新的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d/ 如下的源用一个就好,三条命令选其一

    拓荒者
  • 更新yum源 原

    下载新的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d/ 如下的源用一个就好,三条命令选其一

    拓荒者
  • 吐血整理,文章竟然还可以这样排版???

    Python系列会持续更新,从基础入门到进阶技巧,从编程语法到项目实战。若您在阅读的过程中发现文章存在错误,烦请指正,非常感谢;若您在阅读的过程中能有所收获,欢...

    知秋小一
  • 技术|深度学习技术黑话合辑

    用户1386409
  • NetDevOps理解与学习路线分享

    分享嘉宾:王旭涛,毕业于北京邮电大学网络技术研究院,现就职于中国银行信息科技运营中心。

    SDNLAB

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券