【语言处理和机器学习】概述篇（基础小白入门篇）

 前言

自学笔记，分享给语言学/语言教育学方向的，但对语言数据处理感兴趣但是尚未入门，却需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分讲解会参考知乎等平台）

本文重点：语言学数据处理框架下的，机器学习方法的整体概述。

【1.机器学习是做什么的？】

【2.机器学习有哪些分类？】

【3.每种分类具体对应哪些方法？】

一.机器学习是做什么的？

  机器学习使计算机可以从语言数据中学习人类语言的规律，在理解、生成、分析等方面逼近人类水平。机器学习的核心是让机器通过学习数据，自动提取知识，进行预测和决策。

结合简单语言学处理实例介绍简单机器学习的主要处理逻辑：

实例：以【新闻文本体裁分类】为例,希望训练一个模型,能够自动将新闻文章分为体育、娱乐、财经、科技等不同的类别。

基本步骤	定义	语言学数据实例
---------------------------------------------------基础步骤（必须有！）----------------------------------------------------------
1.数据准备	收集和预处理用于训练和测试的数据。这一步至关重要,数据质量直接影响模型性能。	收集大量不同体裁的新闻文章 对文章进行分词等语言指标抽出，例如：平均句长，动词使用率等（自变量） 标注每篇文章的体裁类别（响应变量）
2.划分数据集	将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于调参和选择模型,测试集用于评估模型的泛化能力。	将标注好的新闻文章数据随机划分为训练集和测试集 训练集用于训练分类模型,测试集用于评估模型效果
3.模型选择与训练	根据任务和数据的特点,选择合适的机器学习算法(如决策树、神经网络等),并使用训练集对模型进行训练,让模型学习数据中的模式。	选择合适的分类算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等 用训练集训练分类模型,让模型学习不同体裁的文本特征
4.性能评估	使用验证集评估模型性能,通过交叉验证等方法选择最优模型和超参数。再用测试集评估模型的泛化性能。	用测试集评估模型在各个体裁上的分类准确率 选择整体分类效果最好的模型
--------------------------------------------------------附加步骤（有更好！）-------------------------------------------------------
5.模型优化	分析模型错误,进行优化,如增加训练数据、调整模型结构、引入正则化等。性能评估和优化往复进行,不断提升模型。	分析模型分错的文章,总结规律 优化措施:如增加训练数据、调整模型参数、尝试其他算法等 多次迭代,不断提升分类效果
6.模型应用	将训练好的模型部署到实际的应用场景中,对新数据进行预测。	将训练好的新闻体裁分类模型集成到新闻推荐系统中 对新来的文章自动预测其体裁,再推荐给对应兴趣的用户
7.反馈优化	收集实际应用中的新数据和反馈,优化模型,形成迭代闭环。	收集用户反馈,分析体裁分类错误对推荐效果的影响 持续迭代优化分类模型,提高整个系统的用户体验

二.机器学习有哪些分类？

1.有监督学习（教師あり学習）

• 训练数据中包含了输入及其对应的预期正确输出(标签)
• 目标是学习输入到输出的映射函数,用于预测新数据的输出
• 广泛应用于分类和回归任务,如文本分类、图像识别等

语言学处理实例：

• 词性标注:以词性标注的语料库为训练集,学习词性分类模型,自动标注新文本
• 语法纠错:以正确和错误的句子对为训练数据,学习语法纠错模型,自动检查和修正语法错误
• 语音识别:以语音-文本对为训练数据,学习语音转录模型,实现语音到文本的自动转换
• 阅读理解:以文本-问题-答案三元组为训练数据,学习阅读理解模型,自动回答文本内容的问题

2.无监督学习（教師なし学習）

• 训练数据没有标签,只有输入本身
• 目标是发现数据内在的结构和模式,如聚类、关联、降维
• 常用于数据压缩、异常检测、推荐系统等

语言学处理实例：

• 词聚类:无监督地将语料库中的词汇按语义聚成不同的类,发现词汇的语义关系
• 话题发现:从大量文本语料中无监督地提取隐含的主题,理解语料的话题结构
• 字词表示学习:从海量语料中自主学习词嵌入表示,刻画词汇的语义特征,用于各种下游NLP任务
• 语言结构发现:从未标注的语料中自主学习短语结构、句法结构等,发现语言的结构规律

3.强化学习（強化学習）

• 通过智能体(Agent)与环境的交互来学习最优策略
• 没有直接的监督标签,而是根据行为获得的奖励或惩罚来优化
• 适用于序贯决策问题,如游戏、机器人控制、自动化运营等

语言学处理实例：

• 对话生成:通过强化学习训练对话系统,根据人类反馈优化对话策略,生成更自然、贴切的回复
• 语言游戏:设计益智的语言交互游戏,通过强化学习训练游戏AI,提供智能的游戏陪练,供学习者练习
• 写作评分:将自动作文评分系统建模为强化学习过程,通过学生反馈和专家打分等奖励信号,持续优化评分策略
• 教育个性化:将个性化教学决策建模为强化学习问题,通过学生学习过程数据及反馈,自适应优化个性化教学策略

总的来说,有监督学习需要人工标注数据,学习明确的目标;而无监督学习让算法自主探索数据的内在规律。而强化学习通过主动探索和试错来优化系统行为,以获得最大化的累积奖励。

三.每种机器学习所对应的具体方法

（了解！之后推文会详细介绍）

分类	常用方法
有监督学习	- 线性回归 (Linear Regression) -逻辑回归 (Logistic Regression) - 决策树 (Decision Tree) - 随机森林 (Random Forest) 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) - K近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN) - 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
无监督学习	- K均值聚类 (K-Means Clustering) - 层次聚类 (Hierarchical Clustering) - 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) - 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) - 潜在语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA)
强化学习	- Q学习 (Q-Learning) - SARSA学习 (State-Action-Reward-State-Action) - 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) - 时序差分学习 (Temporal Difference Learning)