Предварительная обработка текста — это первый и решающий шаг в обработке естественного языка (NLP), поскольку он помогает очищать и преобразовывать необработанные текстовые данные в формат, с которым легче работать. Конечной целью предварительной обработки текста является преобразование текстовых данных в числовую форму, которую могут использовать алгоритмы машинного обучения.
Установка: библиотека Python, которую я буду использовать для реализации задач предварительной обработки текста, в качестве примера — nltk.
Методы предварительной обработки текста в НЛП:
- Токенизация. Токенизация — это процесс разбиения текста на более мелкие единицы, называемые токенами, которые могут быть словами, фразами или даже предложениями.
Фрагмент кода:
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is an example sentence for tokenization."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
Выход:
['This', 'is', 'an', 'example', 'sentence', 'for', 'tokenization', '.']
Фрагмент кода:
from nltk.tokenize import sent_tokenize text = "Text pre-processing is a crucial step in Natural Language Processing (NLP) as it helps in preparing raw text data for further analysis and modeling. The goal of text pre-processing is to clean, standardize, and transform text data into a structured format that can be easily understood by NLP algorithms." tokens = sent_tokenize(text) print(tokens)
Выход:
['Text pre-processing is a crucial step in Natural Language Processing (NLP) as it helps in preparing raw text data for further analysis and modeling.', 'The goal of text pre-processing is to clean, standardize, and transform text data into a structured format that can be easily understood by NLP algorithms.']
Приложения: токенизация используется в различных задачах НЛП, таких как анализ настроений, классификация текстов и моделирование тем.
2. Удаление стоп-слов. Стоп-слова — это слова, которые часто встречаются в тексте, но не имеют большого значения. Эти слова обычно удаляются из текста, чтобы уменьшить размер текста и повысить эффективность модели НЛП.
Фрагмент кода:
import nltk
nltk.download('stopwords')
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words("english"))
tokens = ['This', 'is', 'an', 'example', 'sentence', 'for', 'tokenization', '.']
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
print(filtered_tokens)
Выход:
['example', 'sentence', 'tokenization', '.']
Приложения: удаление стоп-слов используется в различных задачах НЛП, таких как классификация текста, поиск информации и обобщение текста.
3. Стемминг: стемминг — это процесс приведения слов к их корневой форме. Это помогает уменьшить размерность текстовых данных и упрощает обработку текста моделью НЛП.
Фрагмент кода:
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()
tokens = ['studies', 'studying', 'cries', 'cry']
stem_tokens = [ps.stem(token) for token in tokens]
print(stem_tokens)
Выход:
['studi', 'studi', 'cri', 'cri']
Преимущество: Стемминг очень быстрый.
Недостаток: Сгенерированные слова в основном бессмысленны, меньшая точность.
Приложения: Stemming используется в различных задачах НЛП, таких как классификация текста, поиск информации и обобщение текста.
4. Верхний регистр. Нижний регистр — это процесс преобразования всех символов верхнего регистра в тексте в символы нижнего регистра. Это помогает уменьшить размерность текстовых данных и упрощает обработку текста моделями НЛП.
Фрагмент кода:
text = "This is an EXAMPLE SENTENCE for LOWERCASING." lower_text = text.lower() print(lower_text)
Выход:
this is an example sentence for lowercasing.
Приложения: Нижний регистр используется в различных задачах NLP, таких как классификация текста, поиск информации и суммирование текста.
5. Лемматизация. Лемматизация — это процесс приведения слов к их базовой форме, известной как лемма. В отличие от стемминга, лемматизация учитывает контекст слова и его грамматическую структуру, чтобы получить его базовую форму.
Фрагмент кода:
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
tokens = ['studies', 'studying', 'cries', 'cry']
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
print(lemmatized_tokens)
Выход:
['study', 'studying', 'cry', 'cry']
Преимущество: Сгенерированные слова содержательны, высокая точность.
Недостаток: это связано с извлечением значения слова из чего-то вроде словаря, это очень много времени.
Приложения: Лемматизация используется в различных задачах НЛП, таких как классификация текста, поиск информации и обобщение текста, чат-боты.
6. Удаление знаков препинания. Удаление знаков препинания — это процесс удаления из текста специальных символов, таких как знаки препинания.
Фрагмент кода:
import string text = "This is an example sentence with punctuations!" punctuations = string.punctuation text_without_punct = "".join([char for char in text if char not in punctuations]) print(text_without_punct)
Выход:
This is an example sentence with punctuations
Приложения: Удаление знаков препинания используется в различных задачах НЛП, таких как классификация текста, поиск информации и суммирование текста.
7. Удаление чисел. Удаление чисел — это процесс удаления числовых значений из текста.
Фрагмент кода:
text = "This is an example sentence with numbers 123456." text_without_numbers = "".join([char for char in text if not char.isdigit()]) print(text_without_numbers)
Выход:
This is an example sentence with numbers .
Приложения: удаление чисел используется в различных задачах НЛП, таких как классификация текста, поиск информации и суммирование текста.
Вывод:
Предварительная обработка текста является важным шагом в НЛП, поскольку помогает преобразовать необработанные текстовые данные в формат, который может быть обработан моделями НЛП. Методы, обсуждаемые в этом блоге, такие как токенизация, удаление стоп-слов, поиск корней, перевод в нижний регистр, лемматизация, удаление знаков препинания и удаление чисел, помогают очищать и преобразовывать текстовые данные в форму, которую можно использовать в моделях НЛП. Понимая и применяя эти методы, мы можем повысить эффективность моделей НЛП и извлечь значимую информацию из текстовых данных. Можно использовать различные библиотеки Python, такие как nltk, spaCy и TextBlob. Обратитесь к их документации и попробуйте их.
Использованная литература:
