Python文本预处理,试试BAT大佬总结的实用代码!

本文将讨论文本预处理的基本步骤,旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外,本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。

当拿到一个文本后,首先从文本正则化(text normalization) 处理开始。常见的文本正则化步骤包括:

  •  将文本中出现的所有字母转换为小写或大写
  •  将文本中的数字转换为单词或删除这些数字
  •  删除文本中出现的标点符号、重音符号以及其他变音符号
  •  删除文本中的空白区域
  •  扩展文本中出现的缩写
  •  删除文本中出现的终止词、稀疏词和特定词
  •  文本规范化(text canonicalization)

下面将详细描述上述文本正则化步骤。

将文本中出现的字母转化为小写

示例1:将字母转化为小写

Python 实现代码:

1input_str = ”The 5 biggest countries by population in 2017 are China, India, United States, Indonesia, and Brazil.”   2input_strinput_str = input_str.lower()   3print(input_str)  4 5

输出:

1the 5 biggest countries by population in 2017 are china, india, united states, indonesia, and brazil.  2 3

删除文本中出现的数字

如果文本中的数字与文本分析无关的话,那就删除这些数字。通常,正则化表达式可以帮助你实现这一过程。

示例2:删除数字

Python 实现代码:

1import re   2input_str = ’Box A contains 3 red and 5 white balls, while Box B contains 4 red and 2 blue balls.’   3reresult = re.sub(r’\d+’, ‘’, input_str)   4print(result)  5 6

输出:

1Box A contains red and white balls, while Box B contains red and blue balls.  2 3

删除文本中出现的标点

以下示例代码演示如何删除文本中的标点符号,如 [!”#$%&’()*+,-./:;<=>?@[]^_

1`
{|}~] 等符号。

示例3:删除标点

Python 实现代码:

1import string   2input_str = “This &is [an] example? {of} string. with.? punctuation!!!!” # Sample string   3result = input_str.translate(string.maketrans(“”,””), string.punctuation)   4print(result)  5 6

输出:

1This is an example of string with punctuation  2 3

删除文本中出现的空格

可以通过 strip()函数移除文本前后出现的空格。

示例4:删除空格

Python 实现代码:

1input_str = “ \t a string example\t “   2input_strinput_str = input_str.strip()   3input_str  4 5

输出:

1‘a string example’  2 3

符号化(Tokenization)

符号化是将给定的文本拆分成每个带标记的小模块的过程,其中单词、数字、标点及其他符号等都可视为是一种标记。在下表中(Tokenization sheet),罗列出用于实现符号化过程的一些常用工具。

删除文本中出现的终止词

终止词(Stop words) 指的是“a”,“a”,“on”,“is”,“all”等语言中最常见的词。这些词语没什么特别或重要意义,通常可以从文本中删除。一般使用 Natural Language Toolkit(NLTK) 来删除这些终止词,这是一套专门用于符号和自然语言处理统计的开源库。

示例7:删除终止词

实现代码:

1input_str = “NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data.”   2stop_words = set(stopwords.words(‘english’))   3from nltk.tokenize import word_tokenize   4tokens = word_tokenize(input_str)   5result = [for i in tokens if not i in stop_words]   6print (result)  7 8

输出:

1[‘NLTK’, ‘leading’, ‘platform’, ‘building’, ‘Python’, ‘programs’, ‘work’, ‘human’, ‘language’, ‘data’, ‘.’]  2 3

此外,scikit-learn 也提供了一个用于处理终止词的工具:

1from sklearn.feature_extraction.stop_words import ENGLISH_STOP_WORDS  2 3

同样,spaCy 也有一个类似的处理工具:

1from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS  2 3

删除文本中出现的稀疏词和特定词

在某些情况下,有必要删除文本中出现的一些稀疏术语或特定词。考虑到任何单词都可以被认为是一组终止词,因此可以通过终止词删除工具来实现这一目标。

词干提取(Stemming)

词干提取是一个将词语简化为词干、词根或词形的过程(如 books-book,looked-look)。当前主流的两种算法是 Porter stemming 算法(删除单词中删除常见的形态和拐点结尾) 和 Lancaster stemming 算法。

示例 8:使用 NLYK 实现词干提取

实现代码:

1from nltk.stem import PorterStemmer   2from nltk.tokenize import word_tokenize   3stemmer= PorterStemmer()   4input_str=”There are several types of stemming algorithms.”   5input_str=word_tokenize(input_str)   6for word in input_str:   7    print(stemmer.stem(word))  8 9

输出:

1There are sever type of stem algorithm.  2 3

词形还原(Lemmatization)

词形还原的目的,如词干过程,是将单词的不同形式还原到一个常见的基础形式。与词干提取过程相反,词形还原并不是简单地对单词进行切断或变形,而是通过使用词汇知识库来获得正确的单词形式。

当前常用的词形还原工具库包括: NLTK(WordNet Lemmatizer),spaCy,TextBlob,Pattern,gensim,Stanford CoreNLP,基于内存的浅层解析器(MBSP),Apache OpenNLP,Apache Lucene,文本工程通用架构(GATE),Illinois Lemmatizer 和 DKPro Core。

示例 9:使用 NLYK 实现词形还原

实现代码:

1from nltk.stem import WordNetLemmatizer   2from nltk.tokenize import word_tokenize   3lemmatizer=WordNetLemmatizer()   4input_str=”been had done languages cities mice”   5input_str=word_tokenize(input_str)   6for word in input_str:   7    print(lemmatizer.lemmatize(word))  8 9

输出:

1be have do language city mouse  2 3

词性标注(POS)

词性标注旨在基于词语的定义和上下文意义,为给定文本中的每个单词(如名词、动词、形容词和其他单词) 分配词性。当前有许多包含 POS 标记器的工具,包括 NLTK,spaCy,TextBlob,Pattern,Stanford CoreNLP,基于内存的浅层分析器(MBSP),Apache OpenNLP,Apache Lucene,文本工程通用架构(GATE),FreeLing,Illinois Part of Speech Tagger 和 DKPro Core。

示例 10:使用 TextBlob 实现词性标注

实现代码:

1input_str=”Parts of speech examples: an article, to write, interesting, easily, and, of”   2from textblob import TextBlob   3result = TextBlob(input_str)   4print(result.tags)  5 6

输出:

1[(‘Parts’, u’NNS’)(‘of’, u’IN’)(‘speech’, u’NN’)(‘examples’, u’NNS’)(‘an’, u’DT’)(‘article’, u’NN’)(‘to’, u’TO’)(‘write’, u’VB’)(‘interesting’, u’VBG’)(‘easily’, u’RB’)(‘and’, u’CC’)(‘of’, u’IN’)]  2 3

词语分块(浅解析)

词语分块是一种识别句子中的组成部分(如名词、动词、形容词等),并将它们链接到具有不连续语法意义的高阶单元(如名词组或短语、动词组等) 的自然语言过程。常用的词语分块工具包括:NLTK,TreeTagger chunker,Apache OpenNLP,文本工程通用架构(GATE),FreeLing。

示例 11:使用 NLYK 实现词语分块

第一步需要确定每个单词的词性。

实现代码:

1input_str=”A black television and a white stove were bought for the new apartment of John.”   2from textblob import TextBlob   3result = TextBlob(input_str)   4print(result.tags)  5 6

输出:

1[(‘A’, u’DT’)(‘black’, u’JJ’)(‘television’, u’NN’)(‘and’, u’CC’)(‘a’, u’DT’)(‘white’, u’JJ’)(‘stove’, u’NN’)(‘were’, u’VBD’)(‘bought’, u’VBN’)(‘for’, u’IN’)(‘the’, u’DT’)(‘new’, u’JJ’)(‘apartment’, u’NN’)(‘of’, u’IN’)(‘John’, u’NNP’)]  2 3

二部就是进行词语分块

实现代码:

1reg_exp = “NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}”   2rp = nltk.RegexpParser(reg_exp)   3result = rp.parse(result.tags)  4print(result)  5 6

输出:

1((NP A/DT black/JJ television/NN) and/CC (NP a/DT white/JJ stove/NN) were/VBD bought/VBN for/IN (NP the/DT new/JJ apartment/NN)   2of/IN John/NNP)  3 4

也可以通过 result.draw() 函数绘制句子树结构图,如下图所示。

命名实体识别(Named Entity Recognition)

命名实体识别(NER) 旨在从文本中找到命名实体,并将它们划分到事先预定义的类别(人员、地点、组织、时间等)。

常见的命名实体识别工具如下表所示,包括:NLTK,spaCy,文本工程通用架构(GATE) -- ANNIE,Apache OpenNLP,Stanford CoreNLP,DKPro核心,MITIE,Watson NLP,TextRazor,FreeLing 等。

示例 12:使用 TextBlob 实现词性标注

实现代码:

1from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk   2input_str = “Bill works for Apple so he went to Boston for a conference.”   3print ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(input_str)))  4 5

输出:

1((PERSON Bill/NNP) works/VBZ for/IN Apple/NNP so/IN he/PRP went/VBD to/TO (GPE Boston/NNP) for/IN a/DT conference/NN ./.)  2 3

共指解析 Coreference resolution(回指分辨率 anaphora resolution)

代词和其他引用表达应该与正确的个体联系起来。Coreference resolution 在文本中指的是引用真实世界中的同一个实体。如在句子 “安德鲁说他会买车”中,代词“他”指的是同一个人,即“安德鲁”。常用的 Coreference resolution 工具如下表所示,包括 Stanford CoreNLP,spaCy,Open Calais,Apache OpenNLP 等。

搭配提取(Collocation extraction)

搭配提取过程并不是单独、偶然发生的,它是与单词组合一同发生的过程。该过程的示例包括“打破规则 break the rules”,“空闲时间 free time”,“得出结论 draw a conclusion”,“记住 keep in mind”,“准备好 get ready”等。

示例 13:使用 ICE 实现搭配提取

实现代码:

1input=[“he and Chazz duel with all keys on the line.”]   2from ICE import CollocationExtractor  3extractor = CollocationExtractor.with_collocation_pipeline(“T1” , bing_key = “Temp”,pos_check = False)   4print(extractor.get_collocations_of_length(input, length = 3))  5 6

输出:

1[“on the line”]  2 3

关系提取(Relationship extraction)

关系提取过程是指从非结构化的数据源 (如原始文本)获取结构化的文本信息。严格来说,它确定了命名实体(如人、组织、地点的实体) 之间的关系(如配偶、就业等关系)。例如,从“昨天与 Mark 和 Emily 结婚”这句话中,我们可以提取到的信息是 Mark 是 Emily 的丈夫。

总结

本文讨论文本预处理及其主要步骤,包括正则化、符号化、词干化、词形还原、词语分块、词性标注、命名实体识别、共指解析、搭配提取和关系提取。还通过一些表格罗列出常见的文本预处理工具及所对应的示例。在完成这些预处理工作后,得到的结果可以用于更复杂的 NLP 任务,如机器翻译、自然语言生成等任务。

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