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# nlp_xiaojiang
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# AugmentText
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- 回译（效果比较好）
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- EDA（同义词替换、插入、交换和删除）（效果还行）
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- HMM-marko（质量较差）
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- syntax（依存句法、句法、语法书）（简单句还可）
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- seq2seq（深度学习同义句生成，效果不理想，seq2seq代码大都是 [https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq] 的，效果不理想）
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# ChatBot
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- 检索式ChatBot
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- 像ES那样直接检索(如使用fuzzywuzzy)，只能字面匹配
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- 构造句向量，检索问答库，能够检索有同义词的句子
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- 生成式ChatBot（todo）
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- seq2seq
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- GAN
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# ClassificationText
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- bert+bi-lstm(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
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- bert + text-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
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- bert + r-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
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- bert + avt-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
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# FeatureProject
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- bert句向量、文本相似度
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- bert/extract_keras_bert_feature.py:提取bert句向量特征
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- bert/tet_bert_keras_sim.py:测试bert句向量cosin相似度
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- normalization_util指的是数据归一化
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- 0-1归一化处理
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- 均值归一化
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- sig归一化处理
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- sim feature（ML）
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- distance_text_or_vec:各种计算文本、向量距离等
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- distance_vec_TS_SS：TS_SS计算词向量距离
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- cut_td_idf：将小黄鸡语料和gossip结合
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- sentence_sim_feature：计算两个文本的相似度或者距离，例如qq（问题和问题），或者qa（问题和答案）
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# run(可以在win10下,pycharm下运行)
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- 1.创建tf-idf文件等（运行2需要先跑1）:
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```
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python cut_td_idf.py
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```
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- 2.计算两个句子间的各种相似度，先计算一个预定义的，然后可输入自定义的（先跑1）:
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```
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python sentence_sim_feature.py
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```
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- 3.chatbot_1跑起来(fuzzy检索-没)（独立）：
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```
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python chatbot_fuzzy.py
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```
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- 4.chatbot_2跑起来(句向量检索-词)（独立）：
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```
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python chatbot_sentence_vec_by_word.py
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```
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- 5.chatbot_3跑起来(句向量检索-字)（独立）：
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```
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python chatbot_sentence_vec_by_char.py
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```
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- 6.数据增强（eda)： python enhance_eda.py
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- 7.数据增强（marko）: python enhance_marko.py
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- 8.数据增强（translate_account）: python translate_tencent_secret.py
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- 9.数据增强（translate_tools）: python translate_translate.py
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- 10.数据增强（translate_web）: python translate_google.py
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- 11.数据增强（augment_seq2seq）: 先跑 python extract_char_webank.py生成数据，
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再跑 python train_char_anti.py
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然后跑 python predict_char_anti.py
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- 12.特征计算(bert)（提取特征、计算相似度）:
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```
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run extract_keras_bert_feature.py
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run tet_bert_keras_sim.py
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```
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# Data
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- chinese_L-12_H-768_A-12（谷歌预训练好的模型）
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github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
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解压后就可以啦
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- chinese_vector
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github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
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- 截取的部分word2vec训练词向量（自己需要下载全效果才会好）
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- w2v_model_wiki_char.vec、w2v_model_wiki_word.vec都只有部分
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- corpus
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github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
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- webank(train、dev、test)
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- 小黄鸡和gossip问答预料（数据没清洗）,chicken_and_gossip.txt
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- 微众银行和支付宝文本相似度竞赛数据， sim_webank.csv
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- sentence_vec_encode_char
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- 1.txt（字向量生成的前100000句向量）
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- sentence_vec_encode_word
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- 1.txt（词向量生成的前100000句向量）
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- tf_idf（chicken_and_gossip.txt生成的tf-idf）
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# requestments.txt
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- python_Levenshtei
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- 调用Levenshtein，我的python是3.6，
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- 打开其源文件: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
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- 查找python_Levenshtein-0.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载即可
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- pyemd
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- pyhanlp
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- 下好依赖JPype1-0.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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# 参考/感谢
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* eda_chinese：[https://github.com/zhanlaoban/eda_nlp_for_Chinese](https://github.com/zhanlaoban/eda_nlp_for_Chinese)
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* 主谓宾提取器：[https://github.com/hankcs/MainPartExtractor](https://github.com/hankcs/MainPartExtractor)
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* HMM生成句子：[https://github.com/takeToDreamLand/SentenceGenerate_byMarkov](https://github.com/takeToDreamLand/SentenceGenerate_byMarkov)
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* 同义词等：[https://github.com/fighting41love/funNLP/tree/master/data/](https://github.com/fighting41love/funNLP/tree/master/data/)
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* 小牛翻译：[http://www.niutrans.com/index.html](http://www.niutrans.com/index.html)
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# 其他资料
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* bert(keras):[https://github.com/CyberZHG/keras-bert](https://github.com/CyberZHG/keras-bert)
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* NLP数据增强汇总:[https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation](https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation)
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* 知乎NLP数据增强话题:[https://www.zhihu.com/question/305256736/answer/550873100](https://www.zhihu.com/question/305256736/answer/550873100)
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* chatbot_seq2seq_seqGan（比较好用）：[https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq](https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq)
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* 自己动手做聊天机器人教程: [https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse](https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse)
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