近期在阅读跨模态检索相关论文时，碰到很多处理文本的网络结构以及一些名词不是很了解，通过我的学习现在将这些知识点记录总结。本文中出现的图片来自于我学习的视频截屏：https://www.bilibili.com/video/BV1BR4y1g7LM?p=25&spm_id_from=pageDriver
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分词工具：Jieba分词（常用），SnowNLP，LTP，HanNLP。
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文本处理的流程
1、Word Segmentation（分词）
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分词工具：Jieba分词（常用），SnowNLP，LTP，HanNLP。
当jieba本身词库中没有一些我们想要的词组的时候，他会把你原想要的词组也给拆了，比如上图中的“贪心学院”我们不想把他给拆分，这是就可以用“jieba.add_word(“贪心学院”)”语句把我们不想分割的词组添加进去。
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分词的算法
1.最大匹配算法
1）前向最大匹配（forward-max matching）
先定义一个max_len最大的滑动长度，上图中例子定义为5，然后再例句中以5为单位进行选择词组，然后将这个词组依次和词典中的词语进行匹配，匹配一致的时候进行分割，就这样一致循环到句子结束。
2）后向最大匹配（backward-max matching）
后向匹配和前向匹配的过程类似，前向匹配从前到后，那后向匹配就是从后到前，算法过程和前向匹配差不多，不再赘述。
最大匹配算法的缺点：最大匹配算法是贪心的，只能达到局部最优；效率和时间复杂度取决于max_len，算法只能看到单词，不能考虑语义。
2.考虑语义的算法
算法思路：输入一个句子，生成所有可能的分割，然后利用“工具”选择其中一个最好的。其中在NLP中这个工具最经典的就是Language Model（语言模型）。
Language Model：可以计算出每个分割的概率，返回概率最大的那一项。 概率具体计算过程：统计每个单词出现的频率，然后根据独立得出每个单词的概率，然后再相乘。下图为举的例子。
上图中的概率相乘会出现一个问题，如果每个概率都很小，相乘会越来越小，会超出double或者float型的范围，产生溢出问题。为了解决这个问题，在概率前取log即可，让乘法变加法，如下图：
算法缺点：复杂度太高。
解决办法：维特比算法
取-log是因为习惯性的找最小，每一条路径是分词的路径，想要的路径是路径之和最小的那个路径。
下面问题就转换为解决最短路径的问题，核心是动态规划，即是把一个大的问题拆分为若干个小的子问题。采用一个一维数组把每个节点的数值存进去，这样避免重复计算，需要哪个节点的值直接取出来即可，这样大大减少了复杂度。
2、Spell Correction（拼写错误纠正）
在词典中进行循环，找出与输入的编辑距离最小的单词。根据动态规划算法计算出编辑距离：
上图中在词典中循环的方法时间复杂度很高，另一个新的方法可以解决这个问题：用户输入单词后，生成与此单词编辑距离为1和2的字符串，然后通过条件过滤，最后选择出最合适的字符串。
3、Filtering Words
把停用词以及出现频率很低的词汇过滤掉。
Stemming：one way to normalize，但是此方法并不能保证把单词转换为有效的原型，比如fly和flies可能转换为fli。
