NLP预处理——编码、繁转简、停用词、表情、标签
preface：随着经历的积累，觉得预处理问题愈发重要，需要整理整理。
环境：mac，anaconda2
目录
一、文本编码转换
二、繁转简
三、停用词
四、表情异常符号
五、html/json/xml标签处理
六、分词&切割
七、全角&半角转换
一、文本编码转换
- python2 VS python3
- python2读取文件：默认asciii，类型为str
- 转为utf-8 demo：
-
$ ipython # 改变默认编码格式为utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') s = '今天上海的天气也蛮不错的' us = unicode(s) print type(s), len(s), s print type(us), len(us), us s us ''' # 结果36 今天上海的天气也蛮不错的 12 今天上海的天气也蛮不错的 '\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7\xe7\x9a\x84\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb9\x9f\xe8\x9b\xae\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99\xe7\x9a\x84' u'\u4eca\u5929\u4e0a\u6d77\u7684\u5929\u6c14\u4e5f\u86ee\u4e0d\u9519\u7684' '''
-
- 转为utf-8 demo：
- python3：
- 中文字符串转为unicode：Chinesename.encode('unicode_escape').参考：https://blog.csdn.net/xyq046463/article/details/58606657
- 默认utf-8格式，并且显示为str类型，不必转换格式，这一块比较好
- unicode转为byte格式：s.encode()
- byte格式转为unicode：s.decode()
- 使用例子1：在做tensorflow的tfrecord时，需要将输入文本转为Byte格式，传入BytesList
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# python3环境下准备tfrecord时 values = [sentence.encode("utf-8") for sentence in doc] record = {'text_feature_keys':tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=values)),}
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- 例子：
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$ /anaconda3/bin/ipython s = '今天上海的天气也蛮不错的' bs = s.endcode() print('{},{},{}'.format(type(s),len(s),s)) print('{},{},{}'.format(type(bs),len(bs),bs)) ''' # 结果,12,今天上海的天气也蛮不错的 ,36,b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7\xe7\x9a\x84\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb9\x9f\xe8\x9b\xae\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99\xe7\x9a\x84' '''
-
- python2读取文件：默认asciii，类型为str
- python2中需要注意的坑：详见以前的博客，python函数——编码问题——str与Unicode的区别
- 编码这块还是建议大家用python3，python2在2020年后就不支持了，python2中的编码实在太多坑了。
二、繁转简
- 背景：无论微博文本、点评评论文本、豆瓣影评文本，都有繁体的存在，繁体占比比较少但又不可不考虑，这样就导致训练时繁体的语义不能用上汉字的语义了，毕竟繁体字在计算机中也单独被认为一个汉字，如若不预处理的话。
- 坑：存在坑爹的栗子。（实在是没懂为啥长度会改变，并且差了很多）
- 泡麵——>方便面
- 雪糕——>冰淇淋
- 繁转简方法1（慢）
- 下载到本地的备用文件：zh_wiki.py、langconv.py
- 使用：
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from langconv import * keyword = '飛機飛向藍天' keyword = Converter("zh-hans").convert(keyword.decode("utf-8")).encode("utf-8") #繁体转简体 keyword = Converter("zh-hant").convert(keyword.decode("utf-8")).encode("utf-8") #简体转繁体
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- 参考：python实现中文字符繁体和简体中文转换
- 缺点：较慢，针对每个词，都要过一遍繁体字典，卤煮处理上百万条评论时，加了一个繁转简，预处理时间瞬间拉长了好几分钟。
- 繁转简方法2（快）
- 使用snownlp包自带的繁转简，demo：
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$ pip install SnowNLP $ ipython from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。') print s.han
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- snownlp繁转简所需文件：trie.py、zh.py，分别在snownlp包下面的utils和normal文件夹下，即
- /anaconda2/lib/python2.7/site-packages/snownlp/utils/trie.py
- /anaconda2/lib/python2.7/site-packages/snownlp/normal/zh.py
- 实际上的使用需要trie.py、zh.py两个文件，复制到自己的项目里或线上机器上，调用zh.py里面的transfer函数即可
- 本质上：snownlp使用trie树，加快繁转简效率，简转繁体时，zh2hans变量整成hans2zh后续一样生成trie对象即可。
- 使用snownlp包自带的繁转简，demo：
三、停用词
- 常用停用词表：
- 网上也有很多资源，略：https://download.csdn.net/download/u010454729/11010194
- nlp的很多包中也有停用词，如nltk中的停用词：
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import nltk stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 179个英文停用词，没有中文
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- 坑：可能遇到的坑依然是编码问题
四、表情异常符号
- 背景：微博、评论文本中等，包含大量的emoji，这些emoji，当然有的时候可以作为特征的一种，比如用于情感分析时，但大多其他任务时，意义并不大，可以去掉。无论去不去掉，得知晓怎么提取/去除文本中的emoji，以及其他符号
- 符号：
- 英文符号：from string import punctuation as enpunctuation
- 中文符号：zhonPunctuation = u'''＂ ＃ ＄ ％ ＆ ＇ （ ） ＊ ＋ ， － ／ ： ； ＜ ＝ ＞ ＠ ［ ＼ ］ ＾ ＿ ｀ ｛ ｜ ｝ ～ ｟ ｠ ｢ ｣ ､ 〃 〈 〉 《 》 「 」 『 』 【 】 〔 〕 〖 〗 〘 〙 〚 〛 〜 〝 〞 〟 〰 〾 〿 – — ‘ ’ ‛ “ ” „ ‟ … ‧ ﹏ ﹑ ﹔ · ！ ？ ｡、。 '''
- punctuations = set([unicode(i) for i in enpunctuation]) | set([unicode(i) for i in zhonPunctuation])
- bert的符号处理：对大于小于等于号等并不作为符号。（这是什么操作？？？）
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import unicodedata def _is_punctuation(char): """Checks whether `chars` is a punctuation character.""" cp = ord(char) # We treat all non-letter/number ASCII as punctuation. # Characters such as "^", "$", and "`" are not in the Unicode # Punctuation class but we treat them as punctuation anyways, for # consistency. if ((cp >= 33 and cp <= 47) or (cp >= 58 and cp <= 64) or (cp >= 91 and cp <= 96) or (cp >= 123 and cp <= 126)): return True cat = unicodedata.category(char) if cat.startswith("P"): return True return False sentence = '上海＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､\xa0〃〈〉《》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘’‛“”„‟…‧﹏﹑﹔·！？｡、。\xa0' for i in sentence: print(i, _is_punctuation(i)) ''' 上 False 海 False ＃ True ＄ False ％ True ＆ True ＇ True （ True ） True ＊ True ＋ False ， True － True ／ True ： True ； True ＜ False ＝ False ＞ False ＠ True ［ True ＼ True ］ True ＾ False ＿ True ｀ False ｛ True ｜ False ｝ True ～ False ｟ True ｠ True ｢ True ｣ True ､ True False 〃 True 〈 True 〉 True 《 True 》 True 「 True 」 True 『 True 』 True 【 True 】 True 〔 True 〕 True 〖 True 〗 True 〘 True 〙 True 〚 True 〛 True 〜 True 〝 True 〞 True 〟 True 〰 True 〾 False 〿 False – True — True ‘ True ’ True ‛ True “ True ” True „ True ‟ True … True ‧ True ﹏ True ﹑ True ﹔ True · True ！ True ？ True ｡ True 、 True 。 True False '''
-
- emoji、boxDrawing、Face：https://apps.timwhitlock.info/emoji/tables/unicode#block-6c-other-additional-symbols
-
import re def filterEmoji(desstr,restr=' '): # 过滤emoji try: co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]') except re.error: co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]') return co.sub(restr, desstr) def filterBoxDrawing(desstr, restr=' '): # 过滤形如：╠、╤等boxdrawing字符 co = re.compile(u'[\u2500-\u257f]') return co.sub(restr, desstr) def filterFace(desstr, restr= ' '): # 过滤：形如[衰]、[生气]、[开心]、[捂脸]等表情，用词典更好些 p = re.compile('\[.{1,4}\]') t = p.findall(desstr) for i in t: desstr = desstr.replace(i, restr) return desstr def filterSpecialSym(desstr, restr=' '): #print u'1\u20e3\ufe0f' #10个特殊的类似emoij的表情 co = re.compile(u'[0-9]?\u20e3\ufe0f?') return co.sub(restr, desstr) def bodyNorm(body): #body = re.compile(u'''\\\\\\\\\\\\\\\\n''').sub(' ', body) # 得用16个斜杠才行震惊 body = re.compile(u'''\\\\+?n''').sub(' ', body) body = filterSpecialSym(body) body = filterEmoji(body) body = filterBoxDrawing(body) body = filterFace(body) return body ucontentbody = unicode(contentbody, 'utf-8') print '处理前:',ucontentbody body = bodyNorm(ucontentbody) print '处理后:',body import jieba from string import punctuation as enpunctuation zhonPunctuation = u'''＂ ＃ ＄ ％ ＆ ＇ （ ） ＊ ＋ ， － ／ ： ； ＜ ＝ ＞ ＠ ［ ＼ ］ ＾ ＿ ｀ ｛ ｜ ｝ ～ ｟ ｠ ｢ ｣ ､ 〃 〈 〉 《 》 「 」 『 』 【 】 〔 〕 〖 〗 〘 〙 〚 〛 〜 〝 〞 〟 〾 〿 – — ‘ ’ ‛ “ ” „ ‟ … ‧ ﹏ ﹑ ﹔ · ！ ？ ｡ 、 。''' punctuations = set([unicode(i) for i in enpunctuation]) | set([unicode(i) for i in zhonPunctuation]) words = [seg for seg in jieba.cut(body) if seg!=' ' and seg not in punctuations] print '分词后:',' '.join(words)
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- 干掉所有麻烦字符的终极武器：非中文、英文的都干掉（中文unicode编码范围：[0x4E00,0x9FA5]）
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pChineseEnglishText = re.compile(u'[\u4E00-\u9FA5|\s\w]').findall(desstr)
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ChineseEnglishText = "".join(pChineseEnglishText)
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五、html/json/xml标签处理
- 略
六、分词&切割
- 切割与分词的区别在于：
- 切割后进行二元、三元组合不损失信息，如新词、热点词分词并不容易发现，但所有词肯定都是被切割后二元、三元组合后的词包含着。缺点在于量太大，常用字5k，二元组合就达到了10w+，三元组合更是达到了1kw+，使用词频过滤则可以减少候选。
- 分词：能较方便得处理词，避免字组合成词导致的维度爆炸。
- 常用切割文本：sentence = "今天上海天气不错。"，word = [i for i in sentence]
- bert切割：
- bert整了个Tokenizer，对于中文可分，对于英文则是拥有其定义的单词才分，否则##代替。
- 对于不在词库里的词，被切分为[UNK]，如鸡枞菇的“枞”
- 想要的切割：
- 例子：sentence = '上海最近开得costco，超级火爆，100w+人关注。'——>上 海 最 近 开 得 costco ， 超 级 火 爆 ， 100 w + 人 关 注 。
- 也即英文、数字，连在一起的应当放在一起，而非把英文单词、一连串都切分开来。
- 代码：
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# python3 import string def splitSentence(sentence): #sentence = 'POPMART快闪1235测试Star。TestFor678abc' words = [] slength = len(sentence) idx = 0 while idx < slength: word = sentence[idx] if word in string.ascii_letters: delta = 1 while (idx + delta)<=slength: if (idx + delta)==slength or sentence[idx + delta] not in string.ascii_letters: words.append(''.join(sentence[idx:idx + delta])) break else: delta += 1 idx = idx + delta elif word in string.digits: delta = 1 while (idx + delta)<=slength: if (idx + delta)==slength or sentence[idx + delta] not in string.digits: words.append(''.join(sentence[idx:idx + delta])) break else: delta += 1 idx = idx + delta else: words.append(word) idx += 1 return words
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七、全角&半角转换
-
def strQ2B(ustring): """把字符串全角转半角""" ss = [] for s in ustring: rstring = "" for uchar in s: inside_code = ord(uchar) if inside_code == 12288: # 全角空格直接转换 inside_code = 32 elif (inside_code >= 65281 and inside_code <= 65374): # 全角字符（除空格）根据关系转化 inside_code -= 65248 rstring += chr(inside_code) ss.append(rstring) return ''.join(ss) def strB2Q(ustring): """把字符串全角转半角""" ss = [] for s in ustring: rstring = "" for uchar in s: inside_code = ord(uchar) if inside_code == 32: # 全角空格直接转换 inside_code = 12288 elif (inside_code >= 33 and inside_code <= 126): # 全角字符（除空格）根据关系转化 inside_code += 65248 rstring += chr(inside_code) ss.append(rstring) return ''.join(ss) - 参考：https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/82749207
编辑时间：2019-03-10