NLPNLP数据清洗
英文可以空格分词，中文不可。中文文本用连续的字序列构成，词和词之间没有天然分隔符，因此中文分词很困难。尤其困难是歧义问题，分词分为两种：
1.基于词典进行分词：（套规则进行分词）优点是简单有效。但是很容易就有搞笑的歧义，且应对流行词汇表现效果不好。。。。
2.基于统计的分词：通过人工标注对中文建模，将准备好的语料进行训练，选出不同阶段下每个词的出现概率。。。选出概率最大的情况进行分词。 比较好的解决分词奇异问题，但是却要耗费巨大的性能
获取语料？
1.已经有的语料
2.网上下载的抓取语料
预料预处理
1.语料清洗
爬取的内容去除标签，去掉注释等。。。。；
把语料中的不需要的文本部分删除掉，包括标题，摘要，小标题等等。。
2.分词
我们不对一大块文本进行处理，我们希望文本的最小单位粒度是词语，因此借助分词工具对文本进行分词。
常见的分词算法就是：
1. 基于字符串匹配的分词
2. 基于理解的分词
3. 基于统计的分词
4. 基于规则的分词3.词性标注
给每个词或者词语打标签,比如形容词，动词。
1. 基于规则的方法
2. 基于统计的方法
1. 最大熵
2. 统计最大概率
3. 基于HMM的词性标注4.去停用词
停用词一般指对文本特征没有任何贡献的词。比如，标点符号、语气、人称、等一些词，所以在一般的文本处理之后，接下来就是去除停用词，不同项目要求你去掉的停用词是不同的。
特征工程
上面那么多，最终得到了一个个分词结果。 接下来，将这些分词之后的词和短语表示成计算机能够计算的类型吧~
显然,我们猜也可以猜出来，必须要把字符串转化成数字，准确地说就是向量。我们一般有两种方法：
- 词袋模型
暴力进行计数，直接将词语或者符号统一放置在集合里面，统计词频。TF-IDF - 词向量模型
将字，词语转换成向量矩阵的形式。最常用的方法就是OneHot 和 Word2Vec， 值得一提的就是，Word2Vec可以很好的反映词之间的相似和类比关系。词向量包括：跳字模型和连续词袋模型
特征选择
从上面的特征集合中 选出一部分，当做特征子集，可以较好地保存特征信息，虽然会丢失掉部分的语义信息。 这个过程更多地依赖经验和专业知识。。
模型训练
有了这些特征向量，接下来就是训练模型，我们有：
- 有监督学习
- 无监督学习
KNN,SVM,Naive Bayes、决策树、GBDT,K-Means 等； 深度学习例如：CNN,RNN,LSTM,Seq2Seq,FastTxt,TextCnn等，这些模型在后续的分类，聚类，神经序列，情感分析中都可以用到。
注意点
1.过拟合和欠拟合问题：
过拟合的话：
1.使用dropout
2.增加训练量
3.增加正则化选项，如L1正则和L2正则。
4.重新选择特征子集欠拟合的话
1.增加网络的复杂度
2.增加特征的数量
3.减少正则化选项2.评价指标
二分类问题，混淆矩阵常考：
tp fn
fp tn
准确率，精确率，召回率，
准确率= tp/(tp+fp)
精确度=tp+tn /(tp + fn + fp + tn)【一般用的不多】
召回率=tp/(tp+fn)【疾病类问题一定要注意】
F1衡量： 【体现你对与查准率和查全率的不同偏好】
f1= 2* 准确率*召回率 / 准确率+召回率
3.ROC曲线
我们根据模型的预测结果，把阈值从0调整到最大，【即 一开始每个样本都是正样本 ---- 正样本逐渐减少------ 每个样本都是负样本】。每次计算出 TPR为y轴，FPR为x轴。
tpr = tp/( tp + fn)
fpr = fp/(tn + fp)
ROC曲线很容易查出任意阈值对于模型泛化能力的影响，有助于选择最佳的阈值，并且可以对不同的模型比较性能。
