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  • 一般来说英文文本处理有几以下几个步骤: (1)分词操作: 分词应该是所有自然语言处理首先都需要做的,那么分词有以下几种方法供给大家参考 1.TextBlob包中提供的分词操作用法:text.word,其中text为文本名称 2....

    关于自然语言处理的资料已经非常多,对于英文文本的处理步骤和方式在这里给大家整理一下:
    一般来说英文文本处理有几以下几个步骤:
    (1)分词操作:
    分词应该是所有自然语言处理首先都需要做的,那么分词有以下几种方法供给大家参考
    1.TextBlob包中提供的分词操作用法:text.word,其中text为文本名称
    2.NLTK包中的分词方法:word_tokenize(text)
    3.split方法做分词:因为英文单词本来就有空格,所以直接使用空格作为词语之间的间隔判断:text.split()

    (2)小写转化:
    word.lower()

    (3)去除停词
    去除停词的方法通常有几种:
    1.使用nltk包中自带的停词表
    nltk.download(‘stopwords’) 本语句只需要执行一次,另外关于下载出错的问题本博主有在之前文章中提及,大家可以看看。
    stop_words = stopwords.words(‘english’)这样就加载了停词库中的英文停词表。
    2.使用自己创建的停词表:
    看了一下nltk默认的停词表只有178个单词左右,可能不满足某些项目需求。使用自带英文停词表可以有效地帮助减少停词。
    stopwords = [word.strip().lower() for word in open(“stoplist.txt”)]

    (4)词性标注操作:
    这里可以使用两种方法:
    1.nltk包自带的词性标注:nltk.pos_tag(text)
    2.Spacy包带的词性标注

    (5)词性还原:
    1.nltk包
    2.Spacy包

    (6)检查文本中的词频:
    1.在分词之后使用collection包带的Counter函数 word_counts = collections.Counter(words)
    2.在分词之后使用nltk包带的工具:FreqDist(words)
    (7)textblob包
    这个包有很多功能:名词短语提取,词性标记,情绪分析,分类,大家感兴趣可以自己去查找一下,该包是基于nltk上建立的,有更多的功能可用,仅供大家参考。

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  • #中英文标点符号转变 import os def E_trans_to_C(string): E_pun = u',.!?[]()<>"\';:' C_pun = u',。!?【】()《》“‘;:' table= {ord(f):ord(t) for f,t in zip(E_pun,C_pun)} return string....

    中英文标点符号转变

    import os
    
    def E_trans_to_C(string):
        E_pun = u',.!?[]()<>"\';:'
        C_pun = u',。!?【】()《》“‘;:'
        table= {ord(f):ord(t) for f,t in zip(E_pun,C_pun)}
        return string.translate(table)
    
    rootdir=r'D:\book\语料'
    list1 = os.listdir(rootdir)
    words = []
    
    for j in range(0,len(list1)):
        path = os.path.join(rootdir, list1[j])
        if os.path.isfile(path):
            f=open(path,'r',encoding='utf8')
            lines=f.readlines()
            string="".join(map(str, lines)).strip()
            string2=E_trans_to_C(string)
            f1=open(path,'w',encoding='utf8')
            f1.write(string2)
        print(path)
    
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  • 在进行文本分析、提取关键词时,新闻评论等文本通常是中英文及其他语言的混杂,若不加处理直接分析,结果往往差强人意。下面对中英文文本进行分离做一下总结:1、超短文本,ASCII识别。s = "China's Legend Holdings...

    在进行文本分析、提取关键词时,新闻评论等文本通常是中英文及其他语言的混杂,若不加处理直接分析,结果往往差强人意。

    下面对中英文文本进行分离做一下总结:

    1、超短文本,ASCII识别。

    s = "China's Legend Holdings will split its several business arms to go public on stock markets, the group's president Zhu Linan said on Tuesday.该集团总裁朱利安周二表示,中国联想控股将分拆其多个业务部门在股市上市。"

    result = "".join(i for i in s if ord(i) < 256)

    print(result)

    out:

    China's Legend Holdings will split its several business arms to go public on stock markets, the group's president Zhu Linan said on Tuesday.

    2、unicode编码识别

    import re

    s = "China's Legend Holdings will split its several business arms to go public on stock markets, the group's president Zhu Linan said on Tuesday.该集团总裁朱利安周二表示,中国联想控股将分拆其多个业务部门在股市上市。"

    uncn = re.compile(r'[\u0061-\u007a,\u0020]')

    en = "".join(uncn.findall(s.lower()))

    print(en)

    out:

    chinas legend holdings will split its several business arms to go public on stock markets, the groups president zhu linan said on tuesday

    中文的编码范围是:\u4e00-\u9fa5,相应的[^\u4e00-\u9fa5]可匹配非中文。

    匹配英文时,需要将空格[\u0020]加入,不然单词之间没空格了。

    以上这篇利用Python将文本中的中英文分离方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持找一找教程网。

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    文本数据预处理准备

    1.安装 NLTK

    # shell 命令安装
    pip install nltk
    
    # 进入python环境
    import nltk 
    nltk.download()
    

    在这里插入图片描述</

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