自然语言处理——中文文本预处理

自然语言处理——中文文本预处理

近期，在自学自然语言处理，初次接触NLP觉得十分的难，各种概念和算法，而且也没有很强的编程基础，学着稍微有点吃力。不过经过两个星期的学习，已经掌握了一些简单的中文、英文语料的预处理操作。写点笔记，记录一下学习的过程。

1、中文语料的特点

第一点：中文语料中词与词之间是紧密相连的，这一点不同与英文或者其它语种的语料，因此在分词的时候不能像英文使用空格分词，可以jieba库进行分词。第二点：编码问题，中文语料的编码格式是unicode，而不是utf-8编码格式。这里介绍utf-8编码和unicode编码读取的区别，unicode 一个中文字符占2个字节，而UTF-8一个中文字符占3个字节，因此如果不注意编码问题，在处理过程中肯定会出错的。

2、中文语料预处理

本次我做的中文语料预处理包含了以下操作：数据导入、数据清洗、中文分词、去停用词、特征处理（TF-IDF权重计算）。下面我将模块介绍我的处理过程。

2.1 数据导入

首先，先准备好本次要使用的数据集，一段摘自腾讯体育新闻中新闻报道，文本保存格式设置为utf-8。然后倒入进python，使用到open函数读取文件，读取格式选择‘r’表示读取文件，编码encoding = ’utf-8’，查看文件中的内容用read函数。具体编码如下：

#文件读取
def read_txt (filepath):
    file = open(filepath,'r',encoding='utf-8')
    txt = file.read()
    return txt
1
2
3
4
5

（注意：返回的txt是str类型的，即字符串类型，不需要decode。str与bytes表示的是两种数据类型，str为字符串型，bytes为字节型。对str编码encode得到bytes，对bytes解码decode得到str）

2.2 数据清洗

新闻文本数据中不仅包括了中文字符，还包括了数字、英文字符、标点等非常规字符，这些都是无意义，并且需要处理的数据。清洗的方法使用的是正则表达式，匹配规则为：[\u4e00-\u9fa5]，\un匹配n，其中n是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符，而4e00-9fa5之间的Unicode编码表示的是20000多个中文字符。具体编码如下：

#匹配[^\u4e00-\u9fa5]
def find_chinese (file):
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    chinese_txt = re.sub(pattern,'',file)
    return chinese_txt
1
2
3
4
5

解释：[\u4e00-\u9fa5]表示匹配汉字，[^\u4e00-\u9fa5]表示匹配除汉字以外的所有字符。

数据展示：

2.3 中文分词

分词是中文文本分析的重要内容，正确的分词可以帮助我们更好的构建模型、运用算法分析。中文分词一般使用jieba库中的cut方法，cut方法分词有两种模式，一种为全模式，另一种为精准模式，相较于全模式，精准模式分词更加精准可靠，因此选用精准模式对文本分词。注：精准模式和全模式的区别在于是否cut_all，精准模式选择cut_all= False；全模式选择cut_all= True。Jieba库的安装十分简单，只需要在命令框中输入：pip install jieba 即可安装。

import jieba

txt = '''
腾讯体育3月6日讯 史蒂芬-库里时隔127天后复出，勇士113-121不敌猛龙。猛龙本场比赛过后，取得44胜18负战绩，锁定季后赛，成为本赛季联盟第2支锁定季后赛的球队，第1支是雄鹿。
比赛开始后，库里持球组织进攻，明显改变了猛龙的防守，给克里斯和维金斯创造了轻松得分的机会。但在第一节还剩6分11秒下场时，库里没有得分，2次三分出手全部偏出。
但在第二节比赛重新登场后，我们看到了那个熟悉的库里。他接球投三分命中，迎着防守人超远压哨三分命中，第三节还迎着洛瑞完成3+1。那个三分之王和2次常规赛MVP风采依旧。
勇士将士就像打不死的小强，从第一节开始就非常顽强，紧紧的咬住比分，甚至伺机反扑。'''

#全模式
jieba_list = jieba.cut(txt,cut_all=True)
jieba_txt1 = ' '.join
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10