NLP系列——文本预处理1_用于词性标注的文本资源

对一篇文章，一般的做法是先进行分词，后续是对词语进行语义特征提取与建模，不过也有人是用句子或者单字粒度，个人实验的结果是字符级比分词好，句子级没有试过。

分词后是去除停用词以及标点符号，停用词表到github上搜索一下有挺多，里面是像咳、哇、哈这些没啥用的词，把他们去掉对文本语义没什么影响，却可以降低文本处理的复杂度，词的个数越少，表示一个词或者句子的向量维度就可以更低。

1. 分词

分词一般使用jieba库来分词，这里也推荐另一个 synonyms包。他是在jieba的基础上做的，在一些方面更方便，做一下对比：

• jieba:分词、词性标注
• synonyms：分词、词性标注、近义词、语义相似度、词嵌入

总体感觉synonyms分词、词性标注一次性完成比较方便，功能也丰富。两者也可组合使用。

1.1 导入库

注意两个包组合使用时，jieba在前，synonyms在后，不然会报错。

import jieba
import jieba.posseg as pseq
import synonyms
1
2
3

引用synonyms的时候，会发现有这么一句输出，可以知道里面也是有用jieba的来分词的

1.2 分词

分别用jieba、synonyms分词跟词性标注，发现结果是一样的。注意输入只能是一个字符串，不能输入多个，多个文本就用循环。

1.2.1 jieba分词与词性标注

# 要分词的文本
text = '今天A区阳光明媚！'

# jieba分词,lcut直接返回分词列表
result1 = jieba.lcut(text)
print('jieba分词结果：',result1)

# jieba词性标注，返回的是一个迭代器，只能迭代一次
result2 = pseq.cut(text)
print('jieba词性标注结果：')
for word in result2:
    # 迭代对象包含词、词性两个属性
    print(word.word, word.flag)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

输出为

jieba分词结果： [‘今天’, ‘A’, ‘区’, ‘阳光明媚’, ‘！’]
jieba词性标注结果：
今天 t
A eng
区 n
阳光明媚 nr
！ x

1.2.2 synonyms分词与词性标注

text = '今天A区阳光明媚！'

# synonyms分词、词性标注
# 一次性返回两个列表，第一个列表是分词结果，第二个是词性标注结果
result3 = synonyms.seg(text)
print('synonyms分词结果：')
print(result3[0])
print('synonyms词性标注结果：')
print(result3[1])
1
2
3
4
5
6
7
8
9

输出为

synonyms分词结果：
[‘今天’, ‘A’, ‘区’, ‘阳光明媚’, ‘！’]
synonyms词性标注结果：
[‘t’, ‘eng’, ‘n’, ‘nr’, ‘x’]

对比可以发现，两个的分词跟词性标注结果是一样的。

1.3 导入自定义词库

向 ‘今天A区阳光明媚！’ 这句话的分词，可以发现有一些词语是分不出来的，可能是专用词或者特殊词之类的，这个时候可以给jieba导入一个自定义词典，他就可以将这些词成功分出来。synonyms添加词典也是用jieba添加即可
添加词典有两种方式：

# 添加单个词
jieba.add_word(word='A区',freq=5,tag='n')

# txt文件形式添加
# 每一行表示一个词：词 词频 词性
jieba.load_userdict('./自定义词典.txt')
1
2
3
4
5
6

添加词典后的分词结果

text = '今天A区阳光明媚！'

# 添加词典结果对比
result4=synonyms.seg(text)

print('添加词典前：')
print(result3[0],'\n')

print('添加词典后：')
print(result4[0])
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

输出为

添加词典前：
[‘今天’, ‘A’, ‘区’, ‘阳光明媚’, ‘！’]

添加词典后：
[‘今天’, ‘A区’, ‘阳光明媚’, ‘！’]

可以发现添加词典后对新语料分词准确很多。

2. 去除停用词

要去除停用词，首先得有一个停用词表，这里给github上的一个资源。分词后，筛选掉当中的停用词就好了，当然也可以筛选调某些词性或者标点符号，做法是一样的。

用这个读取文件，成为一个列表。

stopwords = [w.strip() for w in open('停用词表.txt', 'r', encoding='UTF-8').readlines()]
1

演示的用下面的代替：

stopwords = ['今天', '！']

result_clean = []
for word in result4[0]:
    if word not in stopwords:
        result_clean.append(word)
print('去除停用词结果', result_clean)
1
2
3
4
5
6
7

输出为：

去除停用词结果 [‘A区’, ‘阳光明媚’]

3. 其他

预处理这里也有看到有人用近义词替换，我试着效果不是很好。用的是synonyms.nearby(word)

3.1 获取近义词

# 返回一个元组，包含两个列表
# 第一个列表是近义词
# 第二个列表是对应的相似度
word='交叉口'
near=synonyms.nearby(word)

print('结果类型：',type(near))
print('结果长度：',len(near))
print('近义词：',near[0])
print('相似度：',near[1])
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

输出为

结果类型： <class ‘tuple’>
结果长度： 2
近义词： [‘交叉口’, ‘路口’, ‘交叉路口’, ‘中山路’, ‘街口’, ‘交口’, ‘和平路’, ‘中山北路’, ‘交叉处’, ‘东南侧’]
相似度： [1.0, 0.81871194, 0.7977913, 0.7161459, 0.6995231, 0.69011694, 0.6796811, 0.66988134, 0.6574828, 0.64784586]

3.2 近义词替换

line='未管所路口交叉口至加油站路段'
line=jieba.lcut(line)
line_new=[]
for word in line:
    near_word=synonyms.nearby(word)
    for i in range(1,len(near_word[0])):
        if near_word[0][i] in line_new and near_word[1][i]>0.8:
            word=near_word[0][i]
            break
    line_new.append(word)
    
print('未替换结果：',line)
print('分词结果：',line_new)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

输出为

未替换结果： [‘未管’, ‘所’, ‘路口’, ‘交叉口’, ‘至’, ‘加油站’, ‘路段’]
分词结果： [‘未管’, ‘所’, ‘路口’, ‘路口’, ‘至’, ‘加油站’, ‘路段’]

有关资源

知乎上的一个分词介绍，提供了其他的分词方法，不过没去试过：https://www.zhihu.com/question/19578687

github上的一个NLP项目，收集了很多资源：https://github.com/fighting41love/funNLP