nlp中文本预处理技术

自然语言处理NLP（Natural Language Processing），就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术。本文主要是总结一下中、英文的常用的文本预处技术。
文本分析的流程如下：

一、中文文本分析流程

1，中文文本处理的特点

• 中文没有单词的分割符号，因此需要复杂的分词模型进行分析。
• 中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。
• 中文纠错的处理比英文更难。

2，数据收集

• 下载网上公开的数据集：包括比赛数据集、研究型数据集等。
• 对于一些特殊领域的数据集：需要自己爬取。

3，数据清洗

• html标签：对于爬取的数据中有很多无用html标签。
• 特殊符号： 比如数字、表情等，简单的任务可以直接去掉。如果需要复杂的分析，可以进行转换成‘##’，或者其他处理。
• 标点符号：没有用可以去掉
• 中文纠错：中文纠错是一个大的问题，比英文难。根据语料分析，进行badcase分析，查看错误语料的结果的影响，没有必要可以不用做；如果错误语料对问题的影响大，可以用开源的工具进行纠错，也可以自己训练，目前的算法大都是采用统计办法进行纠错。

4，中文编码问题

由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码。

5，中文分词：

目前流行的中文工具包：

• jieba：做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba
• 清华大学THULAC：一个高效的中文词法分析工具包
• 中科院计算所NLPIR
• 哈工大LTP
• FoolNLTK可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词

备注：特定领域的分词可以加入自己词库进行分词，如果分词误差比较大，可以重新训练自己的分词模型。

import jieba
s = '沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。' \
    '易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易学习被降职到道口县当县长，' \
    '王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学' \
    '习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路' \
    '竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。'
jieba.suggest_freq('沙瑞金', True) # 加入词库
jieba.suggest_freq('易学习', True)
jieba.suggest_freq('王大路', True)
jieba.suggest_freq('京州', True)
document_cut = jieba.cut(s)
result = ' '.join(document_cut)
print(result)
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6，停用词处理：

常用的中文停用下载链接（1208个）：http://files.cnblogs.com/files/pinard/stop_words.zip

7，后续步骤

• 特征提取：向量化。Bag of Words词袋模型（bow,tf-idf）、N-gram特征、Word2vec等
• 建模：分析任务并建模

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二、英文文本分析流程

1，英文文本特点

• 不需要分词：词之间有分隔符，可以直接用split分割。
• 不需要编码转换：英文大部分英文文本都是uft-8的编码。
• 需要处理拼写问题：英文纠错
• 词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization)：英文有单数，复数和各种时态，导致一个词会有不同的形式。比如“countries”和"country"，“wolf"和"wolves”，我们期望是有一个词。如果进行转换，不仅可以减少词库的大小，提高计算的速度；还可以提高语义的理解。

2，数据收集：和中文的指导一样

• 下载网上公开的数据集：包括比赛数据集、研究型数据集等。
• 对于一些特殊领域的数据集：需要自己爬取。

3，数据清洗：和中文的指导类似

• html标签：对于爬取的数据中有很多无用html标签。
• 特殊符号： 比如数字、表情等，简单的任务可以直接去掉。如果需要复杂的分析，可以进行转换成‘##’，或者其他处理。
• 标点符号：没有用可以去掉
• 英文纠错：英文纠错相比中文纠错简单很多，同时很多情况下都需要进行纠错处理。常用的英文纠错工具包：pyenchant

from enchant.checker import SpellChecker
chkr = SpellChecker("en_US")
chkr.set_text("Many peope likee to watch In the Name of People.")
for err in chkr:
    print "ERROR:", err.word
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4，词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization)

词干提取(stemming)和词型还原(lemmatization)都是要找到词的原始形式。词干提取(stemming)会更加激进一点，它在寻找词干的时候可以会得到不是词的词干。比如"imaging"的词干可能得到的是"imag", 并不是一个词。而词形还原则保守一些，它一般只对能够还原成一个正确的词的词进行处理。一般使用nltk工具包进行处理。

import nltk
nltk.download() # 下载语料包
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• 词干提取：词干提取的方法有PorterStemmer，LancasterStemmer和SnowballStemmer。

from nltk.stem import SnowballStemmer
stemmer = SnowballStemmer("english") # Choose a language
stemmer.stem("countries") # Stem a word
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• 词型还原，则一般可以使用WordNetLemmatizer类，即wordnet词形还原方法

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wnl = WordNetLemmatizer()
print(wnl.lemmatize('countries'))
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5，转化为小写

这么做的原因和词干提取的原因一样，减少词库，加快计算。

6，引入停用词

常用的英文停用下载链接：http://www.matthewjockers.net/wp-content/uploads/2013/04/uwm-workshop.zip

7，后续步骤：和中文一样

• 特征提取：向量化。Bag of Words词袋模型（bow,tf-idf）、N-gram特征、Word2vec等
• 建模：分析任务并建模

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参考文献：

NLP入门-- 文本预处理Pre-processing：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53277723
Useful Text Preprocessing on the datasets：https://www.kaggle.com/l3nnys/useful-text-preprocessing-on-the-datasets