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  • 文本规范化

    2.文本规范化

    再进一步开展分析或 NLP 之前,首先需要规范文本文档的语料库。为此,将再次使用规范化模块,此外还需要应用一些专门针对内容的新技术。

    在分析了许多语料库后,经过精心挑选了一些新词,并将它们更新禁了停用词名单,如下代码展示:

    stopword_list = nltk.corpus.stopwords.words('english')
    stopword_list = stopword_list + ['mr''mrs''come''go''get',
                                     'tell''listen''one''two''three',
                                     'four''five''six''seven''eight',
                                     'nine''zero''join''find''make',
                                     'say''ask''tell''see''try''back',
                                     'also']

    可以看出新添加的单词大多数是通用的、没有多大意义的动词或名词。将它们更新进停用词列表对于文本聚类中的特征提取是十分有用的。还在规范化 pipeline 中添加了一个新函数,它使用正则表达式从文本主题中提取文本标识,如下所示:

    import re
     
    def keep_text_characters(text):
        filtered_tokens = []
        tokens = tokenize_text(text)
        for token in tokens:
            if re.search('[a-zA-Z]', token):
                filtered_tokens.append(token)
        filtered_text = ' '.join(filtered_tokens)
        return filtered_text

    将新函数连同前面反复使用的函数(包括扩展缩写词,解码 HTML,词语切分,删除停用词及特殊字符,词性还原)一起添加到最终的规范化函数中,如下:

    def normalize_corpus(corpus, lemmatize=True,
                         only_text_chars=False,
                         tokenize=False):
         
        normalized_corpus = []   
        for text in corpus:
            text = html_parser.unescape(text)
            text = expand_contractions(text, CONTRACTION_MAP)
            if lemmatize:
                text = lemmatize_text(text)
            else:
                text = text.lower()
            text = remove_special_characters(text)
            text = remove_stopwords(text)
            if only_text_chars:
                text = keep_text_characters(text)
             
            if tokenize:
                text = tokenize_text(text)
                normalized_corpus.append(text)
            else:
                normalized_corpus.append(text)
        return normalized_corpus

    可以看出上述函数非常类似前面讲过的函数,只是添加了 keep_text_charachters() 函数来保留文本字符,该函数通过将 only_text_chars 参数设置为 True 来执行。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dalton/p/11354009.html
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