>作者：劉演算法
>來源：[恆生LIGHT雲社群](https://developer.hs.net/thread/1137)
# **自然語言處理工程化全景圖解析**

**一、背景**

隨著科技快速進入AI時代，機器學習，自然語言處理（NLP），計算機視覺，推薦系統等主流的應用方向都已在多個行業陸續落地。這其中的部分應用也已在公司內部落地實施，也有像推薦系統，光學字元識別（OCR）等技術需要進一步在公司內部“開花結果”的。考慮到金融場景中，自然語言處理依然是出現頻率最高，應用最廣泛的AI技術。本篇文章將重點探討自然語言處理工程化中的各個流程細節的實現。

**二、全景圖**

![全景圖.jpg](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/07/13/ezHY89O320FAoXCR1JDRYlzztqnAqTyPDbioEW5T_thumb.jpg "2170")

上圖（圖1）充分展示了自然語言處理工程化中的各個流程模組，依次包括：1. 業務場景分析2. 資料獲取 3.資料預處理 4. 特徵工程 建模與訓練 6. 模型評估 7. 模型部署與管理 8.模型效能與監控等。文章將從這幾個維度依次展開解析。

**三、細節描述**

**1、業務場景分析**

AI演算法要想實現價值，首先要著眼於場景。任何丟開場景的演算法都只能是演算法本身。從場景出發，透過對業務需求的分析，明確其所要解決的問題，作為抽象建模的基礎。

對建模的方向確定後，要展開對該模型方案的技術調研，對比各方案並擇優選擇方案，並對選定方案進行可行性分析。

**2、資料獲取**

在AI時代，演算法模型的訓練需要大量的資料。所以誰能提前掌握更多的資料，誰則佔據先機。當前資料的獲取主要來之以下幾個途徑：業務資料，開源資料集，自建資料，資料爬取等。針對NLP領域中各個特定的演算法場景，標註工程師需要對資料進行不同程度，不同方式的標註，只有被正確標註的資料才是有價值的資料。

**3、資料預處理**

資料預處理這個環節，在幾乎所有的AI演算法或者應用場景中，都會有所應用，原因在於原始資料並不能直接用於模型訓練。常見的文字領域的資料預處理方法包括，文字清洗，文字消歧，文字糾錯與分詞，降維等。除此之外，還包括去停用詞，詞幹還原與提取（主要適用於英文）等。對於預處理好的文字，通常需要對資料切分得到訓練集，驗證集和測試集。訓練集主要用於模型訓練，驗證集主要用於新訓練模型效能的及時驗證，測試集用於最終模型效能的評價。

**4、特徵工程**

在演算法模型建模的過程中，特徵工程是繞不過的一道坎。

文字領域常見的特徵有詞頻，N元資訊，TF-IDF值等，這些特徵常見於文字分類任務。除此之外，每個詞在不同的語言環境中表現出不同的含義，這種不同含義的表達正是透過詞向量來刻畫的。

詞向量一般被定義為一個1乘N維的長向量，N表示特徵的個數，每個特徵上有一個0到1之間的權重，這個權重表示該特徵在刻畫整個詞向量過程中所付出的努力或所佔的比例。除了上述提到的特徵外，人類在說話或者描述問題過程中所使用的前後詞語之間都具備較高的邏輯性和連續性，這種連續性則表現出較高的時序性。說的簡單一點是詞語之間是按照時間的先後順序產生的。所以，時序特徵也是NLP領域非常重要的特徵，該特徵在情感分析理解上下文語義等場景中用處廣泛。

**5、建模與訓練**

該模組可分為建模部分和訓練部分。

建模部分則側重於模型的選擇，也就是常說的選型。針對無監督學習任務，常見的聚類模型有KNN 等；如果是監督學習任務，比如文字分類，則會用到機器學習領域的朴樹貝葉斯，支援向量機，隨機森林等，還可選擇深度學習領域的卷積神經網路，迴圈神經網路等。

對於命名實體識別(NER)任務，常用到機率圖模型：隱馬爾科夫模型（HMM），條件隨機場(CRF)，以及深度學習模型配合機率圖模型的組合方式，如：BILSTM+CRF, BERT + BILSTM+CRF 等。

自然語言處理建模中經常用到預訓練模型。這裡的預訓練模型指的是，利用預訓練好的詞向量或者預訓練好的模型如BERT， 配合其他的模型完成對下游任務的實現。

**6、模型評估**

這裡提到的模型評估，指的是演算法工程師離線評價模型。

模型建立後，演算法工程師需在測試集上考察並評價模型的泛化能力。

對於分類問題的模型評價指標有準確率，精確率和召回率，F1值等。需要指出的是，當樣本數量存在傾斜時，準確率則不再是可靠的效能指標，常見的案例如癌症預測，則能更多說明這一點。

對於迴歸問題的模型評價指標有絕對值均值(MAE),最小均方誤差(MMSE),RMSE等。針對特定場景，比如文字生成，可以透過BLEU,ROUGE等數學方法評價生成文字和參考文字之間的相似度，以此來評價模型的好壞，但這種自動化的評價方法需要大量的對齊語料且對對齊語料的質量很敏感。對於模型輸出的文字是不是符合人類語言學的習慣，是否有用，以及是否符合演算法工程師所期望，這就需要領域專家來評定。儘管專家的評定很耗費人力和財力，但這也是一項重要的評價模型途徑。

**7、模型部署與管理**

![部署.jpg](https://developer.hs.net/storage/attachments/2021/07/13/RN3b15pVAGY9gOVtru8MFqnuvIrDgK3wrywI3dzY_thumb.jpg "2171")

上述的圖為為模型部署圖。當模型已經達到比較好的效果或者初始開發模型需要上線工作時，就要用到模型部署的工作。

這部分的工作可分為：資料管理，模型管理和預測輸出三部分。下面將具體展開描述：

生產場景中的實時資料，一方面會入庫到離線資料池，一方面被轉化成線上變數，線上變數直接輸入模型，得到模型的預測輸出。

同時，離線資料池中的歷史資料會繼續參與模型的訓練以提高模型的泛化能力，至此模型部署則被分成兩條線：一條線表示線上預測，一條線表示離線預測。

模型部署過程中根據模型的使用平臺不同，中間需要對模型的格式做相應轉化，以適配呼叫方對模型格式的需求。

此外，離線部署和線上部署需保持同步，以保障模型效能的穩定性。必要的時候，我們要對比離線模型和線上模型輸出的結果，以確保線上模型輸出結果的合理性。

**8、模型效能與監控**

當模型部署在生產環境中，還需要繼續跟進模型的效能表現。直接體現模型好壞的效能指標是業務效能。為保障穩定的效能指標前提需保障模型的魯棒性、可控性、資源消耗合理、響應時間合理等。此外，模型執行過程中產生的歷史資料，都會被記錄在模型日誌當中以備後期模型的維護和問題追蹤。

**四、總結**

本文詳細描述了自然語言處理工程化中的各個細節，透過流程化的思維模式充分展示了自然語言處理中常見的技術要點，對後續的研究實踐具有重要的指導意義。

更多學習路線請見：[開發者學習路線彙總（持續更新）](https://developer.hs.net/thread/1157)

【人工智慧演算法小白入門系列】- 自然語言處理工程化全景圖解析

相關文章