Lära Tillämpning av Textförbehandling i Praktiken

Dokument

Först, innan vi går vidare med ett praktiskt exempel på textförbehandling, är det viktigt att förstå de centrala komponenterna i ett textkorpus: dokument.

Definition

Ett dokument är en separat text inom ett korpus, till exempel ett e-postmeddelande i ett korpus av e-postmeddelanden.

I grunden är varje textkorpus en samling dokument, så förbehandling av korpuset innebär förbehandling av varje enskilt dokument.

Ladda in korpusen

Tidigare hade vi vår textkorpus som strängvariabler. I verkliga scenarier lagras dock en textkorpus ofta i TXT-filer för rent textbaserad data eller i CSV-filer med flera kolumner när ytterligare data är kopplad till texten.

I denna kurs kommer vi att arbeta med antingen CSV-filer eller TXT-filer, där varje dokument börjar på en ny rad. Därför använder vi funktionen read_csv() från biblioteket pandas för att ladda en textkorpus från en fil.


              123456
            
import pandas as pd

corpus = pd.read_csv(
    'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_1/chapter_8/example_corpus.txt',
    sep='\r', header=None, names=['Document'])
print(corpus)

Här läser vi in denna TXT-fil till en DataFrame. Vi anger sep='\r' för att använda vagnretur-symbolen som avgränsare, vilket indikerar att varje dokument börjar på en ny rad. Vi använder header=None så att den första raden inte tolkas som en rubrik, och vi specificerar names=['Document'] för att namnge den enda kolumnen 'Document'. Resultatet blir en DataFrame med en enda kolumn kallad 'Document' som innehåller 6 dokument (meningar).

Förbehandling av korpus

För att förbehandla korpusen, låt oss först skapa en funktion för att förbehandla varje dokument:


              123456789101112131415161718
            
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import nltk

nltk.download('punkt_tab')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))


def preprocess_document(doc):
    doc = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', doc, re.I | re.A)
    doc = doc.lower()
    doc = doc.strip()
    tokens = word_tokenize(doc)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    doc = ' '.join(filtered_tokens)
    return doc

Låt oss nu tillämpa denna funktion på vår DataFrame för varje dokument och skapa en kolumn med rensade dokument:


              123456789101112131415161718192021222324252627
            
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import nltk
import pandas as pd

nltk.download('punkt_tab')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))


def preprocess_document(doc):
    doc = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', doc, re.I | re.A)
    doc = doc.lower()
    doc = doc.strip()
    tokens = word_tokenize(doc)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    doc = ' '.join(filtered_tokens)
    return doc


corpus = pd.read_csv(
    'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_1/chapter_8/example_corpus.txt',
    sep='\r', header=None, names=['Document'])

corpus['Cleaned_Document'] = corpus['Document'].apply(preprocess_document)
print(corpus)

Som du kan se har vårt korpus förbehandlats framgångsrikt, så vi kommer att använda den förbehandlade versionen av detta korpus senare i kursen.

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 9

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Svep för att visa menyn