JAVA 构建自定义 Embedding 服务？文本清洗、切词与归一化技巧

JAVA 构建自定义 Embedding 服务：文本清洗、切词与归一化技巧

大家好，今天我们来探讨如何使用 JAVA 构建一个自定义的 Embedding 服务。Embedding 技术在自然语言处理（NLP）领域应用广泛，它可以将文本数据转换为向量表示，从而方便进行语义相似度计算、文本分类、聚类等任务。本次讲座将重点关注文本清洗、切词与归一化等预处理步骤，以及如何将这些步骤整合到一个可部署的 JAVA 服务中。

一、Embedding 技术简介

在深入代码之前，我们先简单了解一下 Embedding。Embedding 是一种将离散变量（如词语、句子、甚至整个文档）映射到连续向量空间的技术。这些向量能够捕捉到原始数据的语义信息，相似的词语或句子在向量空间中距离更近。

常见的 Embedding 方法包括：

• Word2Vec (Skip-gram, CBOW): 基于神经网络，通过预测上下文或目标词语来学习词向量。
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): 基于共现矩阵，利用全局词语共现信息来学习词向量。
• FastText: 是 Word2Vec 的扩展，考虑了词语的子词结构，对未登录词（OOV）有更好的处理能力。
• Sentence-BERT (SBERT): 基于 Transformer 架构，专门用于生成句子 Embedding，优化了句子相似度计算性能。

我们今天不深入讨论这些 Embedding 模型的原理，重点放在如何构建服务来使用这些模型。假设我们已经训练好了一个 Embedding 模型（例如，使用 Gensim 训练的 Word2Vec 模型，并将其导出为文本格式），或者使用预训练的 Embedding 模型（例如，GloVe）。

二、文本预处理：清洗、切词与归一化

在生成 Embedding 之前，文本预处理至关重要。原始文本通常包含噪声，需要进行清洗、切词和归一化处理，以提高 Embedding 的质量和模型的性能。

2.1 文本清洗

文本清洗的目标是去除文本中的噪声，例如 HTML 标签、特殊字符、数字等。

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class TextCleaner {

    public static String cleanText(String text) {
        // 1. 去除 HTML 标签
        text = removeHtmlTags(text);

        // 2. 去除 URL
        text = removeUrls(text);

        // 3. 去除特殊字符 (保留字母、数字、空格)
        text = removeSpecialCharacters(text);

        // 4. 去除多余空格
        text = removeExtraSpaces(text);

        return text;
    }

    private static String removeHtmlTags(String text) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("<[^>]*>");
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);
        return matcher.replaceAll("");
    }

    private static String removeUrls(String text) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("https?://\S+|www\.\S+");
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);
        return matcher.replaceAll("");
    }

    private static String removeSpecialCharacters(String text) {
        Pattern pattern = Pattern.compile("[^a-zA-Z0-9\s]");
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);
        return matcher.replaceAll("");
    }

    private static String removeExtraSpaces(String text) {
        return text.trim().replaceAll("\s+", " ");
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "<p>This is <b>some</b> text with <a href="http://example.com">a link</a> and special characters like !@#$%^.</p>";
        String cleanedText = cleanText(text);
        System.out.println("Original text: " + text);
        System.out.println("Cleaned text: " + cleanedText);
    }
}

上述代码定义了一个 TextCleaner 类，包含 cleanText 方法，该方法依次调用 removeHtmlTags、removeUrls、removeSpecialCharacters 和 removeExtraSpaces 方法，分别用于去除 HTML 标签、URL、特殊字符和多余空格。 main 方法提供了一个简单的测试用例。

2.2 中文分词

如果处理的是中文文本，则需要进行分词。常用的中文分词工具有 Jieba、HanLP 等。这里我们以 HanLP 为例。

首先，需要在项目中引入 HanLP 的依赖。如果你使用 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.8.2</version>
</dependency>

然后，可以使用以下代码进行中文分词：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import java.util.List;

public class ChineseTokenizer {

    public static List<String> tokenize(String text) {
        return HanLP.segment(text).stream().map(term -> term.word).toList();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支。";
        List<String> tokens = tokenize(text);
        System.out.println("Original text: " + text);
        System.out.println("Tokens: " + tokens);
    }
}

ChineseTokenizer 类中的 tokenize 方法使用 HanLP.segment 方法对文本进行分词，并返回一个包含所有词语的列表。main 方法提供了一个简单的测试用例。

2.3 停用词过滤

停用词是指在文本中频繁出现，但对语义分析没有太大帮助的词语，例如 "的"、"是"、"a"、"the" 等。去除停用词可以减少噪声，提高 Embedding 的质量。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class StopWordFilter {

    private static final Set<String> stopWords = new HashSet<>();

    static {
        // 从文件中加载停用词列表。这里假设 stopword.txt 位于 resources 目录下
        try (InputStream inputStream = StopWordFilter.class.getClassLoader().getResourceAsStream("stopword.txt");
             InputStreamReader streamReader = new InputStreamReader(inputStream, StandardCharsets.UTF_8);
             BufferedReader reader = new BufferedReader(streamReader)) {

            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                stopWords.add(line.trim());
            }
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("Error loading stop words: " + e.getMessage());
        }
    }

    public static List<String> filterStopWords(List<String> tokens) {
        return tokens.stream()
                .filter(token -> !stopWords.contains(token))
                .collect(Collectors.toList());
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> tokens = List.of("自然语言处理", "是", "人工智能", "的", "一个", "重要", "分支");
        List<String> filteredTokens = filterStopWords(tokens);
        System.out.println("Original tokens: " + tokens);
        System.out.println("Filtered tokens: " + filteredTokens);
    }
}

StopWordFilter 类从 stopword.txt 文件中加载停用词列表，并使用 filterStopWords 方法过滤掉停用词。注意，你需要准备一个包含停用词的 stopword.txt 文件，并将其放置在项目的 resources 目录下。main 方法提供了一个简单的测试用例。

stopword.txt 内容示例：

的
是
一个

2.4 词形还原/词干提取

词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）都是将词语转换为其基本形式的技术。词形还原通常基于词典，将词语还原为其原型（例如，"running" 还原为 "run"），而词干提取则通过简单的规则去除词缀（例如，"running" 提取为 "run"）。

虽然这两种技术可以减少词语的变体，但有时可能会导致语义信息的丢失。在选择使用哪种技术时，需要根据具体的应用场景进行权衡。

由于词形还原和词干提取依赖于语言学知识，实现较为复杂，这里我们使用 Stanford CoreNLP 来进行词形还原。

首先，需要在项目中引入 Stanford CoreNLP 的依赖。如果你使用 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
    <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
    <version>4.5.5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
    <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
    <version>4.5.5</version>
    <classifier>models</classifier>
</dependency>

然后，可以使用以下代码进行词形还原：

import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreDocument;
import edu.stanford.nlp.pipeline.CoreSentence;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class Lemmatizer {

    private static StanfordCoreNLP pipeline;

    static {
        // 设置 Stanford CoreNLP 的属性
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma");

        // 创建 StanfordCoreNLP 对象
        pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
    }

    public static List<String> lemmatize(String documentText) {
        List<String> lemmas = new LinkedList<>();

        // 创建 CoreDocument 对象
        CoreDocument document = new CoreDocument(documentText);

        // 使用 pipeline 对文档进行处理
        pipeline.annotate(document);

        // 获取文档中的所有句子
        List<CoreSentence> sentences = document.sentences();

        // 遍历每个句子，获取每个词语的词形还原形式
        for (CoreSentence sentence : sentences) {
            for (String lemma : sentence.lemmas()) {
                lemmas.add(lemma);
            }
        }

        return lemmas;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "The quick brown foxes are jumping over the lazy dogs.";
        List<String> lemmas = lemmatize(text);
        System.out.println("Original text: " + text);
        System.out.println("Lemmas: " + lemmas);
    }
}

Lemmatizer 类使用 Stanford CoreNLP 对文本进行词形还原。lemmatize 方法接收一个文本字符串作为输入，返回一个包含所有词语的词形还原形式的列表。main 方法提供了一个简单的测试用例。

2.5 文本归一化

文本归一化是将文本转换为标准形式的过程。常见的文本归一化方法包括：

• 转换为小写： 将所有文本转换为小写，以消除大小写差异。
• 去除标点符号： 去除文本中的标点符号，以减少噪声。
• 数字转换： 将数字转换为文本形式（例如，将 "10" 转换为 "ten"）。

public class TextNormalizer {

    public static String normalizeText(String text) {
        // 1. 转换为小写
        text = text.toLowerCase();

        // 2. 去除标点符号
        text = text.replaceAll("\p{Punct}", "");

        // 3. 数字转换 (这里只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理)
        text = text.replaceAll("1", "one");
        text = text.replaceAll("2", "two");

        return text;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is a Test, with number 123.";
        String normalizedText = normalizeText(text);
        System.out.println("Original text: " + text);
        System.out.println("Normalized text: " + normalizedText);
    }
}

TextNormalizer 类包含 normalizeText 方法，该方法依次将文本转换为小写、去除标点符号和进行数字转换。main 方法提供了一个简单的测试用例。

三、构建 Embedding 服务

现在，我们已经完成了文本预处理的各个步骤。接下来，我们将这些步骤整合到一个 JAVA 服务中，用于生成文本 Embedding。

3.1 定义 Embedding 模型加载器

首先，我们需要一个类来加载 Embedding 模型。这里假设我们的 Embedding 模型是一个文本文件，每行包含一个词语及其对应的向量表示。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class EmbeddingModelLoader {

    private final String modelPath;
    private final Map<String, float[]> embeddingMap = new HashMap<>();

    public EmbeddingModelLoader(String modelPath) {
        this.modelPath = modelPath;
        loadModel();
    }

    private void loadModel() {
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(modelPath))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                String[] parts = line.split(" ");
                String word = parts[0];
                float[] embedding = new float[parts.length - 1];
                for (int i = 1; i < parts.length; i++) {
                    embedding[i - 1] = Float.parseFloat(parts[i]);
                }
                embeddingMap.put(word, embedding);
            }
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("Error loading embedding model: " + e.getMessage());
        }
    }

    public float[] getEmbedding(String word) {
        return embeddingMap.get(word);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个模拟的 embedding 文件
        String modelContent = "apple 0.1 0.2 0.3nbanana 0.4 0.5 0.6n";
        String modelPath = "test_embedding.txt";
        try {
            java.nio.file.Files.write(java.nio.file.Paths.get(modelPath), modelContent.getBytes());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        EmbeddingModelLoader loader = new EmbeddingModelLoader(modelPath);
        float[] appleEmbedding = loader.getEmbedding("apple");
        if (appleEmbedding != null) {
            System.out.println("Embedding for apple: " + java.util.Arrays.toString(appleEmbedding));
        } else {
            System.out.println("No embedding found for apple");
        }

        java.io.File file = new java.io.File(modelPath);
        file.delete();
    }
}

EmbeddingModelLoader 类负责加载 Embedding 模型，并将词语及其对应的向量存储在 embeddingMap 中。getEmbedding 方法用于获取指定词语的 Embedding 向量。 main 方法创建一个临时文件用作Embedding 模型，并测试加载和查询功能。

3.2 定义 Embedding 服务类

接下来，我们定义一个 Embedding 服务类，该类将文本预处理步骤和 Embedding 模型加载器整合在一起，用于生成文本 Embedding。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class EmbeddingService {

    private final EmbeddingModelLoader modelLoader;

    public EmbeddingService(String modelPath) {
        this.modelLoader = new EmbeddingModelLoader(modelPath);
    }

    public float[] getSentenceEmbedding(String text) {
        // 1. 文本清洗
        String cleanedText = TextCleaner.cleanText(text);

        // 2. 中文分词 (如果处理的是中文文本)
        List<String> tokens = ChineseTokenizer.tokenize(cleanedText);

        // 3. 停用词过滤
        List<String> filteredTokens = StopWordFilter.filterStopWords(tokens);

        // 4. 词形还原 (可选)
        List<String> lemmas = Lemmatizer.lemmatize(String.join(" ", filteredTokens));

        // 5. 文本归一化
        List<String> normalizedTokens = lemmas.stream().map(TextNormalizer::normalizeText).toList();

        // 6. 生成句子 Embedding (将所有词语的 Embedding 向量求平均)
        float[] sentenceEmbedding = null;
        int count = 0;
        for (String token : normalizedTokens) {
            float[] wordEmbedding = modelLoader.getEmbedding(token);
            if (wordEmbedding != null) {
                if (sentenceEmbedding == null) {
                    sentenceEmbedding = Arrays.copyOf(wordEmbedding, wordEmbedding.length);
                } else {
                    for (int i = 0; i < sentenceEmbedding.length; i++) {
                        sentenceEmbedding[i] += wordEmbedding[i];
                    }
                }
                count++;
            }
        }

        if (sentenceEmbedding != null && count > 0) {
            for (int i = 0; i < sentenceEmbedding.length; i++) {
                sentenceEmbedding[i] /= count;
            }
        }

        return sentenceEmbedding;
    }

    public static void main(String[] args) {

        // 创建一个模拟的 embedding 文件
        String modelContent = "apple 0.1 0.2 0.3nbanana 0.4 0.5 0.6n自然语言处理 0.7 0.8 0.9n人工智能 1.0 1.1 1.2n";
        String modelPath = "test_embedding.txt";
        try {
            java.nio.file.Files.write(java.nio.file.Paths.get(modelPath), modelContent.getBytes());
        } catch (java.io.IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        EmbeddingService service = new EmbeddingService(modelPath);
        String text = "自然语言处理是人工智能的一个重要分支。";
        float[] sentenceEmbedding = service.getSentenceEmbedding(text);

        if (sentenceEmbedding != null) {
            System.out.println("Sentence embedding: " + Arrays.toString(sentenceEmbedding));
        } else {
            System.out.println("Could not generate sentence embedding.");
        }

        java.io.File file = new java.io.File(modelPath);
        file.delete();
    }
}

EmbeddingService 类接收 Embedding 模型文件的路径作为参数，并将 EmbeddingModelLoader 对象作为成员变量。getSentenceEmbedding 方法接收一个文本字符串作为输入，依次进行文本清洗、切词、停用词过滤、词形还原和文本归一化等预处理步骤，然后将所有词语的 Embedding 向量求平均，作为句子的 Embedding 向量。main 方法提供了一个简单的测试用例。

3.3 构建 RESTful API (可选)

为了方便外部系统调用，我们可以将 Embedding 服务封装成 RESTful API。这里我们使用 Spring Boot 来构建 API。

首先，需要在项目中引入 Spring Boot 的依赖。如果你使用 Maven，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

然后，创建一个 Spring Boot 应用：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class EmbeddingApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EmbeddingApplication.class, args);
    }
}

创建一个 EmbeddingController 类：

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Arrays;

@RestController
public class EmbeddingController {

    private final EmbeddingService embeddingService = new EmbeddingService("path/to/your/embedding_model.txt"); // 替换为你的模型路径

    @PostMapping("/embedding")
    public float[] getEmbedding(@RequestBody String text) {
        return embeddingService.getSentenceEmbedding(text);
    }
}

现在，你可以通过发送 POST 请求到 /embedding 接口，并附带文本字符串作为请求体，来获取句子的 Embedding 向量。

四、优化与改进

以上只是一个简单的 Embedding 服务示例。在实际应用中，还需要进行一些优化和改进：

• 模型缓存： 将 Embedding 模型加载到内存中，避免每次请求都重新加载模型。
• 并发处理： 使用多线程或异步方式处理请求，提高服务的并发能力。
• 错误处理： 完善错误处理机制，例如，处理未登录词（OOV）的情况。
• 性能优化： 使用更高效的数据结构和算法，提高服务的性能。
• 模型更新： 定期更新 Embedding 模型，以反映最新的语言变化。
• 向量数据库集成： 将生成的embedding存入向量数据库，实现快速相似度搜索。

五、总结

本次讲座我们一起学习了如何使用 JAVA 构建一个自定义的 Embedding 服务，重点介绍了文本清洗、切词与归一化等预处理步骤，以及如何将这些步骤整合到一个可部署的 JAVA 服务中。通过构建自定义的 Embedding 服务，可以更好地控制 Embedding 的生成过程，并根据具体的应用场景进行定制和优化。

六、如何选择合适的预处理方法？

选择合适的文本预处理方法取决于具体的应用场景和数据特点。

预处理步骤	适用场景	注意事项
文本清洗	包含 HTML 标签、URL、特殊字符等噪声的文本	需要根据实际情况选择要去除的噪声类型，避免过度清洗导致信息丢失。
中文分词	中文文本	选择合适的分词工具，并根据需要自定义词典和停用词列表。
停用词过滤	需要提高 Embedding 质量和模型性能的场景	停用词列表需要根据具体的应用场景进行调整。
词形还原/词干提取	需要减少词语变体的场景	可能会导致语义信息丢失，需要根据具体的应用场景进行权衡。
文本归一化	需要消除大小写差异、去除标点符号、进行数字转换的场景	需要根据实际情况选择要进行的归一化操作，避免过度归一化导致信息丢失。

七、如何评估 Embedding 服务的质量？

评估 Embedding 服务的质量是一个复杂的问题，需要根据具体的应用场景进行评估。一些常用的评估方法包括：

• 语义相似度计算： 计算两个句子的 Embedding 向量的相似度，并与人工标注的相似度进行比较。
• 文本分类： 使用 Embedding 向量作为特征，训练文本分类模型，并评估模型的性能。
• 聚类： 使用 Embedding 向量对文本进行聚类，并评估聚类结果的质量。
• 下游任务性能： 将 Embedding 向量应用到下游任务中（例如，问答系统、机器翻译），并评估下游任务的性能。

八、总结改进方案

掌握文本预处理的核心技术，并将其整合到 JAVA 服务中，可以灵活定制Embedding生成过程，并根据具体应用场景进行优化。