基于NLP的數據采集系統設計與實現研究

古曉東

摘要：NLP作為人工智能領域的一個重要分支，在數據采集系統的發展和研究中起到了關鍵作用。它幫助人們解決了從大量的文本數據中抽取有價值信息的問題，促進了數據采集的自動化和智能化，文章對NLP在數據采集系統中的應用進行了研究。

關鍵詞：NLP；數據采集；知識管理

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.004

中圖分類號：TP 274? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）03-00-03

1? ?研究背景

隨著計算機技術的不斷發展，計算機的處理能力和存儲能力不斷提升，使得數據的采集、存儲和處理變得更加高效和便捷。計算機技術的進步為數據采集系統的發展提供了堅實的基礎。數據采集系統是指用于收集、存儲和處理數據的一系列技術和方法，它在數據科學、人工智能、互聯網和物聯網等領域有著廣泛的應用。傳感器是數據采集系統的核心組成部分，它可以將現實世界中的物理量轉化為電信號，并傳輸到計算機系統中進行處理。隨著傳感器技術的不斷進步，傳感器的精度和靈敏度不斷提高，可以采集到更加精確和豐富的數據?；ヂ摼W的普及使得數據的采集和傳輸更加便捷和全面。通過互聯網，人們可以將數據從不同地點和設備傳輸到中心服務器進行集中處理和存儲，實現數據的實時監測和遠程控制。隨著大數據時代的到來，數據的規模和復雜性不斷增加，為了更好地處理和利用大數據，數據采集系統變得越來越重要。數據采集系統可以幫助收集大規模的數據，并進行實時處理和分析，為決策和業務提供有力支持。

綜上所述，數據采集系統的發展與研究背景與計算機技術、傳感器技術、互聯網技術和物聯網技術等密切相關。隨著計算機科學技術的不斷進步和應用領域的拓展，數據采集系統在現代社會中的作用將變得越來越重要，能夠為各行各業的發展和進步帶來更多的機遇和挑戰。

2? ?NLP的基本原理

分詞（Tokenization）是指將一段文本拆分成基本單元，通?；締卧侵冈~或字符。分詞是NLP處理的基礎，因為計算機不能直接理解連續的文本，需要將文本拆分成離散的單詞或字符。例如，將句子“我愛自然語言處理”分詞為[“我”“愛”“自然”“語言”，“處理”]，分詞主要分為以下步驟。

（1）詞性標注。對分詞后的單詞進行詞性標注，即為每個單詞標記其在句子中的詞性，如名詞、動詞、形容詞等。詞性標注可以幫助理解句子的結構和含義。例如，對于句子“貓喜歡吃魚”，詞性標注為[“名詞”“動詞”“動詞”“名詞”]。

（2）句法分析。句法分析是對句子進行語法分析，找出句子中的主語、謂語、賓語等語法成分，并確定它們之間的語法關系。句法分析有助于理解句子的結構和語法規則。例如，對于句子“貓喜歡吃魚”，句法分析結果為[（貓，主語），（喜歡，謂語），（吃，動詞），（魚，賓語）]。

（3）語義理解。語義理解是對句子的含義進行進一步理解，包括詞義消歧（解決一個詞有多個含義的問題）、詞匯語義關系（詞義之間的關系，如同義詞、反義詞）、句子的語義推理等。通過語義理解，計算機可以更好地理解句子的含義。

（4）實體識別。實體識別是識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織機構等。實體識別可以用來提取文本中的重要信息，并為后續任務提供關鍵信息。例如，對于句子“約翰在倫敦的大學學習”，實體識別可以識別出[“約翰”（人名），“倫敦”（地名），“大學”（組織機構）]。

（5）關系抽取。關系抽取是從文本中抽取實體之間的關系。通過關系抽取，可以識別出文本中實體之間的關聯關系，如家庭關系、工作關系等。例如，對于句子“比爾蓋茨是微軟的創始人”，關系抽取可以識別出[“比爾蓋茨”（創始人），“微軟”（公司）]。

（6）情感分析。情感分析是判斷文本中的情感傾向，通常分為積極、消極或中性。情感分析可以幫助企業了解用戶對產品或服務的態度，對于營銷和輿情分析等領域有重要作用。

（7）文本生成。文本生成是根據給定的輸入自動生成符合語法和語義規則的文本。文本生成在聊天機器人、自動文本摘要等領域有廣泛應用。

（8）文本分類。文本分類是將文本劃分到不同的類別中，如垃圾郵件分類、新聞分類等。文本分類是NLP中的常見任務，采用機器學習和深度學習等方法實現。

NLP可以讓計算機更好地理解、處理和分析自然語言文本，為人們帶來更多便利和價值。

3? ?NLP在數據采集系統中的應用模型構建

在數據采集中，NLP可以用于從大量的文本數據中自動抽取和提取信息，進而建立專家知識庫。下面是NLP在數據采集中應用的一般過程。

（1）數據收集。首先需要收集大量的文本數據，這些數據可以來自于互聯網、企業內部文檔、社交媒體等多個渠道。

（2）文本預處理。收集到的文本數據通常包含大量的噪聲和無用信息，需要進行預處理來清洗和規范化數據。預處理包括分詞、去除停用詞、詞干化等步驟。

（3）實體識別。使用NLP技術對文本進行實體識別，識別出文本中的人名、地名、組織機構等重要信息[1]。目前大部分采用的TextRank算法以及TF-IDF算法忽視了詞語在文本中出現位置對權重的影響，這兩種算法認為不同關鍵詞的出現位置對權重沒有影響。但是，在生產實踐中，并不能假設位置對其信息重要性無影響，而需要引入位置信息改進不同關鍵詞的權重。為此，本節綜合考慮詞語在資源內容中出現位置的不同，賦予不同的權重，并對原有計算的權重評分進行改進，從而更好地反映出內容的關鍵詞，并作為標簽進行提取，提高標簽的有效性。本文考慮不同詞語的位置權重，首先將資源內容進行分段，并基于首位權重更高的假設進行處理。假設油氣田的內容可以分為a段，關鍵詞i所在的位置為b，則該段的權重計算如式（1）所示。

根據式（1），當關鍵詞出現的位置靠前或者靠后時，其權重相對更高。而當關鍵詞只是出現在資源的中部時，其權重相對較小。同時，考慮同一段落b中關鍵詞出現的不同位置的影響，假設首句以及尾句更具有總結的作用，比如設備信息可能只有一段話，但是出現在首尾的內容可能蘊含更多的信息[2]。根據以上思想，假設段落中存在d個關鍵詞（去除停用詞等影響），關鍵詞所處段落位置i的權重信息通過式（2）進行計算。

結合式（1）、式（2），形成該關鍵詞的綜合權重：

同時，采用歸一化的方法處理不同關鍵詞權重，最終得到式（4）。

式中，n代表自然語言處理下剩余的有意義的關鍵詞數量，比如去除各類介詞等，得到的綜合考慮關鍵詞在資源中以及段落中的位置，從而改進其權重的計算方法，得到蘊含信息更為準確的標簽。綜合計算關鍵詞的得分如式（5）所示。

式中，，>0，代表不同算法的權重。計算得到值后，按照對各個關鍵詞進行排序，并選取排在前n個位置的關鍵詞作為該資源的標簽值。

（4）關系抽取。通過NLP技術抽取文本中實體之間的關系，如不同設備之間的關系。

（5）文本分類。對文本進行分類，將文本劃分到不同的類別中，如將維修手冊文本劃分為不同的主題類別。

（6）情感分析。使用NLP技術對文本進行情感分析，判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性。

（7）文本摘要。通過NLP技術自動提取文本的關鍵信息，生成文本摘要，使得大量的文本信息更易于理解和分析。

（8）構建知識庫。通過上述步驟，將從文本數據中抽取的有價值的信息和知識整合在一起，形成專家知識庫。

（9）知識管理。對專家知識庫進行管理，包括更新、擴展和維護，確保知識庫的有效性和準確性。

綜合以上分析，采用NLP對數據進行采集的分層結構，如圖1所示。

通過以上步驟，NLP可以幫助人們構建一個龐大而豐富的專家知識庫，這個知識庫可以用于數據挖掘、決策支持、情報分析等多個領域，為企業和組織帶來更多的價值和競爭優勢[3]。

4? ?結束語

NLP作為人工智能領域的一個重要分支，在數據采集系統的發展和研究中起到了關鍵作用。它幫助人們解決了從大量的文本數據中抽取有價值信息的問題，促進了數據采集的自動化和智能化?；贜LP，有利于使用數據采集系統構建專家知識庫，提高數據采集的效率。

參考文獻

[1] 賀宗平，王正路．一種面向互聯網文本數據采集框架的設計[J]．電子技術與軟件工程，2021（12）：3-6.

[2] 楊靖，張帆，賀暢，等．基于NLP文本分析和因子分析模型的調研問卷優化[J]．現代商業，2021（8）：6-9.

[3] 郭樂江，肖蕾，何松，等．基于大數據和人工智能進行網絡輿情分析的研究[J]．信息通信，2021（3）：19-23.