d2l 文本预处理textDataset

这一节极其重要，重要到本来是d2l的内容我也要归到pyhon封面，这里面class的操作很多，让我娓娓道来！

目录

1.要实现的函数

2.读取数据集

3.词元化

4.Vocab类

4.1count_corpus(tokens)

4.2class中的各种self

4.2.1 _token_freqs是经过sorted排序后的list

4.2.2 token_to_idx是{token:idx}的字典

4.2.3两大索引to_tokens与原getitem

4.2.4 idx_to_token是所有token按出现次数多到少排列的list

4.2.5其它

5.该函数最终返回的东西：

---

1.要实现的函数

  整文都是围绕以下这个函数来展开的，因为后续就直接用了。包括返回的Vocab类：

def load_corpus_time_machine(max_tokens=-1): #@save
    """返回时光机器数据集的词元索引列表和词表"""
    lines = read_time_machine()
    tokens = tokenize(lines, 'char')
    vocab = Vocab(tokens)
    # 因为时光机器数据集中的每个⽂本⾏不⼀定是⼀个句⼦或⼀个段落，
    # 所以将所有⽂本⾏展平到⼀个列表中
    corpus = [vocab[token] for line in tokens for token in line]
    if max_tokens > 0:
        corpus = corpus[:max_tokens]
    return corpus, vocab

corpus, vocab = d2l.load_corpus_time_machine()
len(corpus), len(vocab)

'''
(170580, 28)
'''

2.读取数据集

 re.sub('[^A-Za-z]+',' ', line).strip().lower()
  re.sub表示将字符串中除了A-Z和a-z之外的所有字符用空格替换
  .strip()表示去掉每一行首尾的换行符、空格、缩进等。注意只有首尾！！
  .lower()表示结果转换为小写

def read_time_machine(): #@save
    """将时间机器数据集加载到⽂本⾏的列表中"""
    with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]
lines = read_time_machine()
print(f'# ⽂本总⾏数: {len(lines)}')
print(lines[0])
print(lines[10])

'''
# ⽂本总⾏数: 3221
the time machine by h g wells
twinkled and his usually pale face was flushed and animated the
'''

3.词元化

  输入的是原txt中，每一行为元素组成的list（['1','2',...]）

 将每个文本序列拆分成词元列表，看下处理代码：

def tokenize(lines, token='word'): #@save
    """将⽂本⾏拆分为单词或字符词元"""
    if token == 'word':
        return [line.split() for line in lines]
    elif token == 'char':
        return [list(line) for line in lines]
    else:
        print('错误：未知词元类型：' + token)
        
        
tokens = tokenize(lines)
for i in range(11):
    print(tokens[i])

看一下最终得到的词元列表是什么：

   以word，输入的是文本所有的行列表，得到的是二维列表，每一行为元素，该元素中包含该行中的每个单词为元素。

  其中注意在char中，有一个list(line)操作：

   对一个字符串使用list('zifuchuan')的时候，会把里面每个字母拆开返回，因为字符串是可迭代对象。

4.Vocab类

先上代码，再逐个讲解：

class Vocab:
    """Vocabulary for text."""
    def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):
        """Defined in :numref:`sec_text_preprocessing`"""
        if tokens is None:
            tokens = []
        if reserved_tokens is None:
            reserved_tokens = []
        # Sort according to frequencies
        counter = count_corpus(tokens)
        self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1],
                                   reverse=True)
        # The index for the unknown token is 0
        self.idx_to_token = [''] + reserved_tokens
        self.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}
        for token, freq in self._token_freqs:
            if freq < min_freq:
                break
            if token not in self.token_to_idx:
                self.idx_to_token.append(token)
                self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1

    def __len__(self):
        return len(self.idx_to_token)

    def __getitem__(self, tokens):
        if not isinstance(tokens, (list, tuple)):
            return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)
        return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

    def to_tokens(self, indices):
        if not isinstance(indices, (list, tuple)):
            return self.idx_to_token[indices]
        return [self.idx_to_token[index] for index in indices]

    @property
    def unk(self):  # Index for the unknown token
        return 0

    @property
    def token_freqs(self):  # Index for the unknown token
        return self._token_freqs


def count_corpus(tokens):  # @save
    """统计词元的频率"""
    # 这⾥的tokens是1D列表或2D列表
    if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):
        # 将词元列表展平成⼀个列表
        tokens = [token for line in tokens for token in line]
    return collections.Counter(tokens)

4.1count_corpus(tokens)

这里面tokens魔法函数：tokens = [token for line in tokens for token in line]，等价于如下命令：

 在外面套一个list相当于先创建一个空list，然后依次将返回的最终元素append到这个空list中

  其中第一个for loop读取2Dlist中的每个元素，即为每一行；第二个for读取的是每一行中的每一个字符，此时这个token表示的是2Dlist中每个元素list里的每一个字符元素，再通过append添加到新创的list中

  对于之后的Counter用处：
  举例来说，如果 tokens = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange']，则 collections.Counter(tokens) 的结果为 Counter({'apple': 2, 'banana': 1, 'orange': 1})，表示列表中有 2 个 'apple'、1 个 'banana' 和 1 个 'orange'。在自然语言处理中，collections.Counter() 经常被用于统计单词的出现次数。

  也就是传入所有词的列表(拉成了一维),然后返回一个dict，key为上个list的元素名，对应value为该key的出现次数。

4.2class中的各种self

4.2.1 _token_freqs是经过sorted排序后的list

注意传入sorted是要传入dict，所以源码中对counter进行了.item()处理:

在此可得： .items()是将字典返回一个包含所有(key-value)元组为元素的列表，可用于sorted！

vocab.token_freqs

'''
[(' ', 29927),
 ('e', 17838),
 ('t', 13515),
 ('a', 11704),
 ('i', 10138),
 ...]
'''

4.2.2 token_to_idx是{token:idx}的字典

vocab.token_to_idx

'''
{'': 0,
 ' ': 1,
 'e': 2,
 't': 3,
 'a': 4,
 ...]
'''

对应4.2.1说的.item()处理：

items()是将字典返回一个包含所有(key-value)元组为元素的列表

4.2.3两大索引to_tokens与原getitem

to_tokens是传入idx返回token

vocab.to_tokens((0,1,2,3))

'''
['', ' ', 'e', 't']
'''

 getitem是传入token返回idx

vocab[('a','b','d')]

'''
[4, 21, 11]
'''

4.2.4 idx_to_token是所有token按出现次数多到少排列的list

vocab.idx_to_token[:10]

'''
['', ' ', 'e', 't', 'a', 'i', 'n', 'o', 's', 'h']
'''

4.2.5其它

list里面套两个元素的元组，用两个元素遍历，则会返回元组里面的两个元素！！

5.该函数最终返回的东西：

  返回的是词元索引(将原txt按顺序依次返回索引对应原文内容的idx)，还有语料库，可以用to_tokens返回对应索引的token。