讀入文字
分詞建立字典，將每個詞對映到乙個唯一的索引（index）
將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型
我們用一部英文**，即h. g. well的time machine，作為示例，展示文字預處理的具體過程。
import collections
import re
def read_time_machine()
:with
open
('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt'
,'r'
)as f:
lines =
[re.
sub(
'[^a-z]+'
,' '
, line.
strip()
.lower()
)for line in f]
return lines
lines =
read_time_machine()
print
('# sentences %d'
%len
(lines)
)
def tokenize
(sentences, token=
'word'):
"""split sentences into word or char tokens"
""if token ==
'word'
:return
[sentence.
split
(' '
)for sentence in sentences]
elif token ==
'char'
:return
[list
(sentence)
for sentence in sentences]
else
:print
('error: unkown token type '
+token)
tokens =
tokenize
(lines)
tokens[0:
2]
class
vocab
(object)
: def __init__
(self, tokens, min_freq=
0, use_special_tokens=false)
: counter =
count_corpus
(tokens) # :
self.token_freqs =
list
(counter.
items()
) self.idx_to_token =
if use_special_tokens:
# padding, begin of sentence, end of sentence, unknown
self.pad, self.bos, self.eos, self.unk =(0
,1,2
,3) self.idx_to_token +=[''
,'',''
,'']else
: self.unk =
0 self.idx_to_token +=[''
] self.idx_to_token +=
[token for token, freq in self.token_freqs
if freq >= min_freq and token not in self.idx_to_token]
self.token_to_idx =
dict()
for idx, token in
enumerate
(self.idx_to_token)
: self.token_to_idx[token]
= idx
def __len__
(self)
:return
len(self.idx_to_token)
def __getitem__
(self, tokens)
:if not isinstance
(tokens,
(list, tuple)):
return self.token_to_idx.
get(tokens, self.unk)
return
[self.
__getitem__
(token)
for token in tokens]
def to_tokens
(self, indices)
:if not isinstance
(indices,
(list, tuple)):
return self.idx_to_token[indices]
return
[self.idx_to_token[index]
for index in indices]
def count_corpus
(sentences)
: tokens =
[tk for st in sentences for tk in st]
return collections.
counter
(tokens) # 返回乙個字典，記錄每個詞的出現次數
vocab =
vocab
(tokens)
print
(list
(vocab.token_to_idx.
items()
)[0:
10])
for i in
range(8
,10):
print
('words:'
, tokens[i]
)print
('indices:'
, vocab[tokens[i]
])
標點符號通常可以提供語義資訊，但是我們的方法直接將其丟棄了
類似「shouldn』t", "doesn』t"這樣的詞會被錯誤地處理
類似"mr.", "dr."這樣的詞會被錯誤地處理
我們可以通過引入更複雜的規則來解決這些問題，但是事實上，有一些現有的工具可以很好地進行分詞，我們在這裡簡單介紹其中的兩個：spacy和nltk。
下面是乙個簡單的例子：
text =
"mr. chen doesn't agree with my suggestion."
import spacy
nlp = spacy.
load
('en_core_web_sm'
)doc =
nlp(text)
print
([token.text for token in doc]
)
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import data
data.path.
('/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data'
)print
(word_tokenize
(text)
)
文字預處理
常見預處理步驟，預處理通常包括四個步驟 讀入文字 分詞建立字典，將每個詞對映到乙個唯一的索引 index 將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型 現有的工具可以很好地進行分詞，我們在這裡簡單介紹其中的兩個 spacy和nltk。text mr.chen doesn t agree with ...
文字預處理
本文章內容主要學習文字預處理的基本步驟及實現。1 讀入文字 2 分詞 3 建立詞典，將每乙個詞對映到乙個唯一的索引 4 將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型 此處用一部英文 即h.g.well的time machine，作為示例，展示文字預處理的具體過程。def read time mac...
線性回歸 文字預處理
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