英文文本預處理

這裏主要講解下英語詞語處理的過程。（參考伯禹教育課程）

1. 讀入文本
2. 分詞
3. 建立字典，將每個詞映射到一個唯一的索引（index）
4. 將文本從詞的序列轉換爲索引的序列，方便輸入模型

 根據停用詞 詞頻 TF-IDF等方法計算每個英文的詞頻。然後建立詞語與索引的映射。

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))

re()正則函數 在這裏re.sub('[^a-z]時把除a-z的其他字符都換成 空格 這是最簡單的方法

分詞

我們對每個句子進行分詞，也就是將一個句子劃分成若干個詞（token），轉換爲一個詞的序列。

In [2]:

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]

Out[2]:

[['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells', ''], ['']]

建立字典

爲了方便模型處理，我們需要將字符串轉換爲數字。因此我們需要先構建一個字典（vocabulary），將每個詞映射到一個唯一的索引編號。

In [3]:

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)  # 返回一個字典，記錄每個詞的出現次數

我們看一個例子，這裏我們嘗試用Time Machine作爲語料構建字典

In [4]:

vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[0:10])

[('', 0), ('the', 1), ('time', 2), ('machine', 3), ('by', 4), ('h', 5), ('g', 6), ('wells', 7), ('i', 8), ('traveller', 9)]

缺陷

1. 標點符號通常可以提供語義信息，但是我們的方法直接將其丟棄了
2. 類似“shouldn't", "doesn't"這樣的詞會被錯誤地處理
3. 類似"Mr.", "Dr."這樣的詞會被錯誤地處理

一些現有的工具可以很好地進行分詞，我們在這裏簡單介紹其中的兩個：spaCy和NLTK。

他們對英文做了很好的處理 ，能夠區分這些詞語。