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  • NLP 学习笔记9-停用
    2021-01-19 23:05:42

    一 序

      本文属于NLP学习笔记系列。

    二 停用词

    对于NLP的应用,我们通常将停用词、出现频率很低的词过滤掉。

    关于停用词词典,可以看下之前的: 文本预处理与停用词

    这个主要是对业务影响不大,不影响分析,类似于特征筛选的过程。

    要考虑自己的应用场景。

    case:一些形容词通常会过滤掉,但是在情感分析中表达语气要保留。

    自己会做修改。

    三 词的标准化

      这块就是英文的。举例:went,go,going  时态不同,还有单复数,比较级等等。

      涉及技术:

       词干提取(stemming)是抽取词的词干或词根形式(不一定能够表达完整语义)

      词形还原(lemmatization),是把一个任何形式的语言词汇还原为一般形式(能表达完整语义)

      中文不涉及,所以就不看了。感兴趣的可以看看porter stemmer.

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    一、中文文本处理流程:

    1去除非中文字符

    2.去除停用词(注意:现在网上有一些公开的停用词库,例如哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库等 )

    3.分词与词性标记(后面可以根据词性,指定去掉副词,名词,形容词等)

    二、示例代码:

    #运用jieba进行分词和词性标注

    words_lst=pseg.cut(chinese_only)

    #去除停用词 存储分词后结果

    words=[]

    for word,flag inwords_lst:

    if word not in stop_words and flag in ['v' ,'n']:

    words.append(word)

    proc_text=''.join(words)

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    词的清洗

    词过滤是文本清洗的一个步骤,一般放在分词之后,用于过滤掉对模型任务无用的词。
    无用词一般包含停用词和低频词两类:

    • 停用词指经常会出现在所有文档中的不表示具体含义的虚词,它去模型预测无意义,可以去除;
    • 低频词就是语料库中,在本场景下极少出现使用的单词,它是否可以去除需要人工判断,有些词在文本中出现频率极低但意义特别重要,此时应保留。

    所以综上,其他场景中的停用词和低频词是否在本场景中仍要过滤去除,需要人工逐一判断,它没有统一标准。

    词过滤实现代码:

    # 加载停用词列表
    stop_words = set([……])
    word_list = [……]
    filtered_words = [word for word in word_list if word not in stop_words]
    
    
    展开全文
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    #一般需要导入该库。导入方法,打开cmd命令窗口或者anaconda prompt:
    #pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba(最后一个参数是包名)
    #如果想安装对应版本的包,只需在包名后面加“==版本号”即可
    import jieba
    
    #分词
    def cut_word(Test):
        # jieba 默认启用了HMM(隐马尔科夫模型)进行中文分词
        seg_list = jieba.cut(Test,cut_all=True)  # 分词
    
        #返回一个以分隔符'/'连接各个元素后生成的字符串
        line = "/".join(seg_list)
        word = out_stopword(line)
        #print(line)
        #列出关键字
        print("\n关键字:\n"+word)
    
    #去除停用词
    def out_stopword(seg):
        #打开写入关键词的文件
        keyword = open('D:\keyword.txt', 'w+', encoding='utf-8')
        print("去停用词:\n")
        wordlist = []
    
        #获取停用词表
        #开源网站GitHub上有整理好的停用词表,可以下载使用
        #goto456/stopwords: 中文常用停用词表(哈工大停用词表、百度停用词表等)——https://github.com/goto456/stopwords
        #停用词文本C:\Users\Administrator\hit_stopwords.txt
        stop = open('D:\hit_stopwords.txt', 'r+', encoding='utf-8')
        #用‘\n’去分隔读取,返回一个一维数组
        stopword = stop.read().split("\n")
        #遍历分词表
        for key in seg.split('/'):
            #print(key)
            #去除停用词,去除单字,去除重复词
            if not(key.strip() in stopword) and (len(key.strip()) > 1) and not(key.strip() in wordlist) :
                wordlist.append(key)
                print(key)
                keyword.write(key+"\n")
    
        #停用词去除END
        stop.close()
        keyword.close()
        return '/'.join(wordlist)
    
    if __name__ == '__main__':
        #打开txt文本
        Rawdata = open('D:\Rowdatas.txt','r+',encoding='utf-8')
        #将文本读取并存储到text中
        text = Rawdata.read()
        #调用分词,将待分词的文本作为参数传入方法中
        cut_word(text)
        #关闭文本
        Rawdata.close()
    
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