NLP中文短文本处理记录（一）

• • • 数据清洗
    • 更新
  • NLP短文本处理
    • (第一天参考文章)[https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50473675]
      • 总结以上两个Tip如何删除停用词
    • NLP之文本清洗
    • NLP一些常用词
    • 待读文章
    • 第二天学习
      • 封装中文分词

数据清洗

写代码前要想好数据该用什么格式输出，最好在纸上画出来，然后想如何能实现

更新

read_csv()读取含中文的csv文件时，encoding='utf-8'或'gb18030'，
会遇到有的行无法读出，增加参数error_bad_lines=False

处理不规范的json文件

import json
mess=[]
with open('谣言.json','r',encoding='utf-8')as f:
  lines=f.readlines()
  i=0
  for line in lines:
    print(line)
    data=json.loads(line)
    mess.append(data)
    #i+=1
    #if i>200:
      #break
print(mess)

莫凡Python

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NLP短文本处理

强烈推荐KDnuggets系列数据分析、NLP、机器学习文章

系列NLTK文章，没看

(第一天参考文章)[https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50473675]

推荐How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide

• Tip<1>：Python3下的字符串替换函数str.maketrans()，str.translate()
  

  
  str.maketrans(intab,outtab)用于创建字符映射的转换表，intab/outtab都是字符串，前者代表需要转换的字符，后者是字符要转换的目标。注意：两个字符串长度必须相同，一一对应。
  
  translate(table)，table（包含256个字符）给出转换字符串的字符
  注意：
  Python3中translate还有两种用法，delete表示要删除的字符，这里table也得是bytes
  bytes.translate(table[, delete])
  bytearray.translate(table[, delete])

Python3中的translate函数

>>table=str.maketrans('ab','yz')
>>'abcdefg...xyz'.translate(table)
>>'yzcdefg...xyz'

• Tip<2>：python中提供了一个常量string.punctuation包含所有标点符号列表

这个也不好用，只是英文字符标点

>>string.punctuation
>>'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'

总结以上两个Tip如何删除停用词

#去除中文标点符号
intab='，。？：“”‘’；-@'
table=str.maketrans(intab,' '*len(intab))
#可写作table=str.maketrans('','',intab)，上面的写法会带有一个空格
text.translate(table)
#去除英文标点
table=str.maketrans('','',string.punctuation)
#建议停用词不应这样删除
#他会把intab中的字符都去掉

NLP之文本清洗

• 将文本分割成句子（再将每个句子分割成单词），然后将每个句子保存到文件中，每行一个句子。
• 将句子分割成单词（也叫作标记tokenize），可去标点
• 如果是英文文本，应转换为小写
• 去除停用词
• 如果是英文文本，要提取词根、词干

参考：
How to Clean Text for Machine Learning with Python可参考译文

译：NLTK清洗英文文本

NLP一些常用词

自然语言处理关键术语

Natural Language Processing
Tokenization
Normalization
Stemming
Lemmatization
Corpus
Stop Words
Parts-of-speech(POS) Tagging
Statistical Language Modeling
Bag of Words
n-grams
Regular Expressions
Zipf’s Law
Similarity Measures
Syntactic Analysis
Semantic Analysis
Sentiment Analysis

待读文章

CS224n笔记2 词的向量表示：word2vec

秒懂词向量Word2vec的本质

机器学习与Scikit Learn学习库

第二天学习

封装中文分词

import jieba
import jieba.posseg as pseg
from jieba.analyse import extract_tags
import re
import pandas as pd

def text_cut(filename,allowPOS=['n','ns','nr','nr2']):
    """
    :param filename: 文件路径
    :param allowPOS: 选择需要的词性
    :return: 返回一个DateFrame
    """
    path='D:\\PyCharm 2017.3\\PyProjects\\Rumors\\venv\\Include\\data\\'
    jieba.load_userdict(path+'userdict.txt')
    f=open(path+filename,'r',encoding='gb18030')
    context=f.read()
    #把文本按句号等标点分隔开，并删除换行符
    sentence=[i.replace('\n','').strip() for i in re.split('。|！',context)]
    #对每一句进行分词
    data={'sentence':[],'posseg':[]}
    stop_words=open(path+'stop_words.txt','r',encoding='utf-8').read()
    for s in sentence:
        #将每个句子分词
        con=[item for item in jieba.lcut(s) if len(item)>1 and item not in stop_words]
        data['sentence'].append(' '.join(con))
        #提取每句中的所需词性
        seg=pseg.cut(s)
        seg_list=['%s'%item for item in seg if item.flag in allowPOS and len(item.word)>1]
        data['posseg'].append(' '.join(seg_list))
    df_text=pd.DataFrame(data,columns=['sentence','posseg'])
    return df_text

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待续。。。