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：

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

输出：

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

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：     

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

输出：

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

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 [!”#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~] 等符号。

示例3：删除标点

Python 实现代码：

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

输出：

1. This is an example of string with punctuation 

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：

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

输出：

1. ‘a string example’ 

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：

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

输出：

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

此外，scikit-learn 也提供了一个用于处理终止词的工具：   

1. from sklearn.feature_extraction.stop_words import ENGLISH_STOP_WORDS 

同样，spaCy 也有一个类似的处理工具：

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

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：

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

输出：

1. There are sever type of stem algorithm. 

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：   

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

输出：

1. be have do language city mouse 

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：

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

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’)] 

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：

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

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’)] 

二部就是进行词语分块

实现代码：

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

输出：

1. (S (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)  
2. of/IN John/NNP) 

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：

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

输出：

1. (S (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 ./.) 

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：

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

输出：

1. [“on the line”] 

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。

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Gq_0Ks3XTUzZSFYjRrcfMQ