這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)Python中怎么實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)公司2013年成立，先為瀘縣等服務(wù)建站，瀘縣等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為瀘縣企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問(wèn)題。

將文本中出現(xiàn)的字母轉(zhuǎn)化為小寫(xiě)

input_str = """ There are some people who think love is sex  And marriage And six o'clock-kisses And children, And perhaps it is, Miss Lester. But do you know what I think? I think love is a touch and yet not a touch """ input_str = input_str.lower() print(input_str)

結(jié)果如下：

刪除或者提取文本中出現(xiàn)的數(shù)字

如果文本中的數(shù)字與文本分析無(wú)關(guān)的話，那就刪除這些數(shù)字。

import re  input_str = 'Hello Python123 666 Hi jupyter notebook 1111' result = re.sub(r'\d+', '', input_str) print(result)

結(jié)果如下：

而在有些情況下，比如獲取的數(shù)據(jù)中，招聘崗位信息里薪資是 15K 這樣的，商品購(gòu)買信息里商品購(gòu)買人數(shù)是 8500+  人購(gòu)買了此商品，這時(shí)我們需要從中提取出數(shù)字。

input_str = '薪資：15K 8500+人付款 3.0萬(wàn)+人付款' result = re.findall("-?\d+\.?\d*e?-?\d*?", input_str)  print(result)

結(jié)果如下：

濾除文本中標(biāo)點(diǎn)符號(hào)

import re  input_str = """This &is [an] example? \葉庭云<< 1""!。。;11???【】>>1 *yetingyun/p:?| {of} string. with.? punctuation!!!!"""  s = re.sub(r'[^\w\s]', '', input_str) print(s)

結(jié)果如下：

可以看到文本中亂七八糟的符號(hào)都被濾除了，用正則表達(dá)式過(guò)濾文本中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，如果空白符也需要過(guò)濾，可以使用  r'[^\w]'。原理很簡(jiǎn)單：在正則表達(dá)式中，\w 匹配字母或數(shù)字或下劃線或漢字(具體與字符集有關(guān))，^\w表示相反匹配。

刪除兩端無(wú)用的空格

input_str = "   \t    yetingyun   \t    " input_str = input_str.strip() input_str

結(jié)果如下：

中文分詞，濾除停用詞和單個(gè)詞

# 從Github下載停用詞數(shù)據(jù)  https://github.com/zhousishuo/stopwords import jieba import re  # 讀取用于測(cè)試的文本數(shù)據(jù)  用戶評(píng)論 with open('comments.txt') as f:     data = f.read()  # 文本預(yù)處理  去除一些無(wú)用的字符   只提取出中文出來(lái) new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S) new_data = "/".join(new_data)  # 文本分詞  精確模式 seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=False)  # 加載停用詞數(shù)據(jù) with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f:     # 獲取每一行的停用詞 添加進(jìn)集合     con = f.read().split('\n')     stop_words = set()     for i in con:         stop_words.add(i)  # 列表解析式  去除停用詞和單個(gè)詞 result_list = [word for word in seg_list_exact if word not in stop_words and len(word) > 1] result_list

結(jié)果如下：

首先讀取用于測(cè)試的文本數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是爬取的商品評(píng)論，這一類數(shù)據(jù)通常有很多無(wú)意義的字詞和符號(hào)，通過(guò)正則表達(dá)式濾除掉無(wú)用的符號(hào)，只提取出中文出來(lái)。使用  jieba  庫(kù)進(jìn)行文本分詞，加載停用詞數(shù)據(jù)到集合，然后一行列表解析式濾除停用詞和單個(gè)詞，這樣效率很高。停用詞數(shù)據(jù)可以下載一些公開(kāi)的，再根據(jù)實(shí)際文本處理需要，添加字詞語(yǔ)料進(jìn)去，使濾除效果更好。

Github下載停用詞數(shù)據(jù)：https://github.com/zhousishuo/stopwords

SnowNLP是一個(gè) Python 寫(xiě)的類庫(kù)，可以方便的處理中文文本內(nèi)容，是受到了 TextBlob  的啟發(fā)而寫(xiě)的，由于現(xiàn)在大部分的自然語(yǔ)言處理庫(kù)基本都是針對(duì)英文的，于是寫(xiě)了一個(gè)方便處理中文的類庫(kù)，并且和 TextBlob  不同的是，這里沒(méi)有用NLTK，所有的算法都是自己實(shí)現(xiàn)的，并且自帶了一些訓(xùn)練好的字典。注意本程序都是處理的 unicode 編碼，所以使用時(shí)請(qǐng)自行 decode  成 unicode 編碼。

使用 SnowNLP 處理中文文本數(shù)據(jù)非常方便，以詞性標(biāo)注和關(guān)鍵詞提取為例：

from snownlp import SnowNLP  word = u'今天天氣好 這個(gè)姑娘真好看' s = SnowNLP(word) print(s.words)        # 分詞 print(list(s.tags))   # 詞性標(biāo)注

from snownlp import SnowNLP  text = u''' 自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。 它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。 自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。 因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言， 所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。 自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言， 而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)， 特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。 '''  s = SnowNLP(text) print(s.keywords(limit=6))        # 關(guān)鍵詞提取

上述就是小編為大家分享的Python中怎么實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

本文名稱：Python中怎么實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理
標(biāo)題來(lái)源：http://aaarwkj.com/article28/jeihjp.html

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