自然语言处理3.7——用正则表达式为文本分词

1、分词的简单方法：

在空格字符处分割文本是文本分词最简单的方法。考虑一下摘自《爱丽丝梦游仙境》中的文本。

>>> raw = """'When I'M a Duchess,' she said to herself, (not in a very hopeful tone
... though), 'I won't have any pepper in my kitchen AT ALL. Soup does very
... well without--Maybe it's always pepper that makes people hot-tempered,'..."""

 可以使用raw.split()在空格符处分割原始文本。使用正则表达式能做同样的事情，匹配字符串中的所有空白符是远远不够的，因为这会导致结果中包含'\n'换行符。需要同时匹配任何数量的空格符、制表符或者换行符。

>>>import re
>>>re.split(r' ',raw)
["'When", "I'M", 'a', "Duchess,'", 'she', 'said', 'to', 'herself,', '(not', 'in',
'a', 'very', 'hopeful', 'tone\nthough),', "'I", "won't", 'have', 'any', 'pepper',
'in', 'my', 'kitchen', 'AT', 'ALL.', 'Soup', 'does', 'very\nwell', 'without--Maybe',
"it's", 'always', 'pepper', 'that', 'makes', 'people', "hot-tempered,'..."]
>>>re.split(r'[ \t\n]+',raw)
["'When", "I'M", 'a', "Duchess,'", 'she', 'said', 'to', 'herself,', '(not', 'in',
'a', 'very', 'hopeful', 'tone', 'though),', "'I", "won't", 'have', 'any', 'pepper',
'in', 'my', 'kitchen', 'AT', 'ALL.', 'Soup', 'does', 'very', 'well', 'without--Maybe',
"it's", 'always', 'pepper', 'that', 'makes', 'people', "hot-tempered,'..."]

 正则表达式"[ \t\n]+"匹配一个多个空格、制表符或者换行符。其他的空白字符如回车和换行符也应该包含在内。于是re库内置了缩写'\s'，表示匹配所有的空白字符。所有前面这个例子第二条语句可以改写为re.split(r'\s',raw)

    在空格符出分割文本可得到如"(not"和"herself,"这样的标识符。另一种方法是使用Python提供给我们的字符类"\w"匹配所有的字符，相当于[0-9a-zA-Z].定义这个类的补充部分"\W"即所有的字母，数字以外的字符。还可以在一个简单的正则表达式中用\W来分割所有单词以外的输入。

>>> re.split(r'\W+', raw)
['', 'When', 'I', 'M', 'a', 'Duchess', 'she', 'said', 'to', 'herself', 'not', 'in',
'a', 'very', 'hopeful', 'tone', 'though', 'I', 'won', 't', 'have', 'any', 'pepper',
'in', 'my', 'kitchen', 'AT', 'ALL', 'Soup', 'does', 'very', 'well', 'without',
'Maybe', 'it', 's', 'always', 'pepper', 'that', 'makes', 'people', 'hot', 'tempered',
'']

 可以看到，在开始和结尾处都有一个空字符串，通过re.findall(r'\w+',raw)使用模式匹配词汇而不是空白符号，得到相同的标识符。但是没有空字符串。

正则表达式"\w+|\S\w*"会首先尝试匹配词中字符的所有序列，如果没有找到匹配的，会尝试匹配后面跟着词中字符的任何非空白符。这意味着标点会很跟在后面的字母如’s在一起，但是两个或两个以上标点字符会被分割。

>>> re.findall(r'\w+|\S\w*', raw)
["'When", 'I', "'M", 'a', 'Duchess', ',', "'", 'she', 'said', 'to', 'herself', ',',
'(not', 'in', 'a', 'very', 'hopeful', 'tone', 'though', ')', ',', "'I", 'won', "'t",
'have', 'any', 'pepper', 'in', 'my', 'kitchen', 'AT', 'ALL', '.', 'Soup', 'does',
'very', 'well', 'without', '-', '-Maybe', 'it', "'s", 'always', 'pepper', 'that',
'makes', 'people', 'hot', '-tempered', ',', "'", '.', '.', '.']

 扩展前面正则表达式中的“\w+”，允许连字符和撇号“\w+(-')\w+”,他会匹配如hot-dog和it's这样的单词。还需要添加一个模式来匹配引号字符使他们与他们包含的文字分开。

>>> print(re.findall(r"\w+(?:[-']\w+)*|'|[-.(]+|\S\w*", raw))
["'", 'When', "I'M", 'a', 'Duchess', ',', "'", 'she', 'said', 'to', 'herself', ',',
'(', 'not', 'in', 'a', 'very', 'hopeful', 'tone', 'though', ')', ',', "'", 'I',
"won't", 'have', 'any', 'pepper', 'in', 'my', 'kitchen', 'AT', 'ALL', '.', 'Soup',
'does', 'very', 'well', 'without', '--', 'Maybe', "it's", 'always', 'pepper',
'that', 'makes', 'people', 'hot-tempered', ',', "'", '...']

 

NLTK的正则表达式分词器

函数nltk.regexp_tokenize()和re.findall()类型，但是nltk.regexp_tokenize()分词效率更高，避免了括号的特殊处理的需要。为了增加可读性，将正则表达式分为几行写，每一行添加一个解释。（？x）‘Verbose’标志告诉Python去掉嵌入的注释和空格

>>> text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40...'
>>> pattern = r'''(?x)    # set flag to allow verbose regexps
...     ([A-Z]\.)+        # abbreviations, e.g. U.S.A.
...   | \w+(-\w+)*        # words with optional internal hyphens
...   | \$?\d+(\.\d+)?%?  # currency and percentages, e.g. $12.40, 82%
...   | \.\.\.            # ellipsis
...   | [][.,;"'?():-_`]  # these are separate tokens; includes ], [
... '''
>>> nltk.regexp_tokenize(text, pattern)
['That', 'U.S.A.', 'poster-print', 'costs', '$12.40', '...']

 使用verbose标志时，可以不使用' '来匹配空格字符，而是使用‘\s’代替。regexp_tokenize()有一个可选参数gaps。设置为True时，正则表达式指定标识符之间的距离。就行re.split()一样。