文本预处理
预处理通常包括四个步骤：
- 读入文本
- 分词
- 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）
- 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型
读入文本
在此用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。
# sentences 3221分词
对每个句子进行分词，也就是将一个句子划分成若干个词（token），转换为一个词的序列。
[['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells', ''], ['']]建立字典
为了方便模型处理，需要将字符串转换为数字。因此需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编号。
这里尝试用Time Machine作为语料构建字典
vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[0:10])[('', 0), ('the', 1), ('time', 2), ('machine', 3), ('by', 4), ('h', 5), ('g', 6), ('wells', 7), ('i', 8), ('traveller', 9)]将词转为索引
使用字典，可以将原文本中的句子从单词序列转换为索引序列
for i in range(8, 10):
print('words:', tokens[i])
print('indices:', vocab[tokens[i]])words: ['the', 'time', 'traveller', 'for', 'so', 'it', 'will', 'be', 'convenient', 'to', 'speak', 'of', 'him', '']
indices: [1, 2, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0]
words: ['was', 'expounding', 'a', 'recondite', 'matter', 'to', 'us', 'his', 'grey', 'eyes', 'shone', 'and']
indices: [20, 21, 22, 23, 24, 16, 25, 26, 27, 28, 29, 30]用现有工具进行分词
前面介绍的分词方式非常简单，它至少有以下几个缺点:
- 标点符号通常可以提供语义信息，但是我们的方法直接将其丢弃了
- 类似“shouldn't", "doesn't"这样的词会被错误地处理
- 类似"Mr.", "Dr."这样的词会被错误地处理
可以通过引入更复杂的规则来解决这些问题，但是事实上，有一些现有的工具可以很好地进行分词，在这里简单介绍其中的两个：spaCy和NLTK。
下面是一个简单的例子：
text = "Mr. Chen doesn't agree with my suggestion."spaCy:
['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']NLTK:
['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']