Вивчайте Застосування Попередньої Обробки Тексту на Практиці

Свайпніть щоб показати меню

Документи

Перш ніж перейти до практичного прикладу попередньої обробки тексту, важливо зрозуміти ключові складові текстового корпусу: документи.

Визначення

Документ — це окремий фрагмент тексту в межах корпусу, наприклад, електронний лист у корпусі листів.

Фактично, кожен текстовий корпус — це набір документів, тому попередня обробка корпусу означає попередню обробку кожного з документів.

Завантаження корпусу

Раніше наш текстовий корпус зберігався у вигляді рядкових змінних. Однак у реальних сценаріях текстовий корпус часто зберігається у файлах TXT для суто текстових даних або у файлах CSV з кількома стовпцями, якщо до тексту додаються додаткові дані.

У цьому курсі ми працюватимемо або з файлами CSV, або з файлами TXT, де кожен документ починається з нового рядка. Тому для завантаження текстового корпусу з файлу скористаємося функцією read_csv() з бібліотеки pandas.


              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)

Тут ми зчитуємо цей TXT-файл у DataFrame. Ми встановлюємо sep='\r', щоб використовувати символ повернення каретки як роздільник, що означає початок кожного документа з нового рядка. Використовуємо header=None, щоб перший рядок не вважався заголовком, і вказуємо names=['Document'], щоб назвати єдиний стовпець 'Document'. У результаті отримаємо DataFrame з одним стовпцем 'Document', який містить 6 документів (речень).

Передобробка корпусу

Щоб виконати передобробку корпусу, спочатку створимо функцію для передобробки кожного з документів:


              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

Опис коду

def preprocess_document(doc):

Визначає функцію preprocess_document, яка приймає один рядок (документ) doc як вхідний параметр.

doc = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', doc, re.I | re.A)

Видаляє з doc всі символи, крім алфавітних символів та пробілів, роблячи операцію нечутливою до регістру та лише для ASCII.

doc = doc.lower()

Перетворює документ у нижній регістр для забезпечення однакового оброблення регістру.

doc = doc.strip()

Видаляє початкові та кінцеві пробіли з документа.

tokens = word_tokenize(doc)

Токенізує очищений, приведений до нижнього регістру документ на окремі слова (токени).

filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

Видаляє стоп-слова.

doc = ' '.join(filtered_tokens)

Об'єднує відфільтровані токени назад у єдиний рядок, розділений пробілами.

return doc

Повертає передоброблений документ як один рядок.

Тепер застосуємо цю функцію до нашого DataFrame для кожного документа та створимо стовпець із очищеними документами:


              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)

Як бачимо, наш корпус успішно попередньо оброблений, тому надалі в курсі ми будемо використовувати саме цю версію корпусу.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 9

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 1. Розділ 9