一、文本清洗与预处理
在自然语言处理中，文本清洗和预处理是必不可少的一步。因为原始文本中包含了各种各样的噪声、特殊符号等，这些都会对后续的自然语言处理产生干扰和误差。以下是一些文本清洗和预处理的技巧：
1、去除非文本部分，例如HTML标签
import re
def remove_html_tags(text):
"""去除HTML标签"""
clean = re.compile('')
return re.sub(clean, '', text)
text = 'This is a headline.
This is a paragraph.
'
print(remove_html_tags(text))
2、去除特殊字符，如标点符号、数字等
import string
def remove_punctuation(text):
"""去掉标点符号"""
return text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
text = "Let's try to remove punctuation from this text!"
print(remove_punctuation(text))
3、单词分词
import nltk text = "This is a sentence for word tokenization." tokens = nltk.word_tokenize(text) print(tokens)
二、文本特征提取
文本特征提取是自然语言处理中的一个重要概念。在建立自然语言处理模型时，我们需要将文本转换为一些有意义的特征表示。以下是一些文本特征提取的技巧：
1、词袋模型
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This is the second second document.',
'And the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.toarray())
2、TF-IDF模型
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This is the second second document.',
'And the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.toarray())
三、文本分类
文本分类是自然语言处理中的一个重要应用。在进行文本分类时，我们需要建立一个分类器，将文本自动归类到预定义的类别中。以下是一些文本分类的技巧：
1、朴素贝叶斯分类器
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, [1, 1, 2, 2])
test_text = "Is this the third document?"
test_vec = vectorizer.transform([test_text])
print(clf.predict(test_vec))
2、支持向量机分类器
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
clf = LinearSVC()
clf.fit(X, [1, 1, 2, 2])
test_text = "Is this the third document?"
test_vec = vectorizer.transform([test_text])
print(clf.predict(test_vec))
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/243684.html
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