Python文本预处理：步骤、使用工具及示例
本文将讨论文本预处理的基本步骤，旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外，本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。
当拿到一个文本后，首先从文本正则化（text normalization） 处理开始。常见的文本正则化步骤包括：
将文本中出现的所有字母转换为小写或大写
将文本中的数字转换为单词或删除这些数字
删除文本中出现的标点符号、重音符号以及其他变音符号
删除文本中的空白区域
扩展文本中出现的缩写
删除文本中出现的终止词、稀疏词和特定词
文本规范化（text canonicalization）
下面将详细描述上述文本正则化步骤。
将文本中出现的字母转化为小写
示例1：将字母转化为小写
Python 实现代码：
输出：
删除文本中出现的数字
如果文本中的数字与文本分析无关的话，那就删除这些数字。通常，正则化表达式可以帮助你实现这一过程。
示例2：删除数字
Python 实现代码：
输出：
删除文本中出现的标点
以下示例代码演示如何删除文本中的标点符号，如 [!”#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~] 等符号。
示例3：删除标点
Python 实现代码：
输出：
Thisisan exampleofstringwithpunctuation
删除文本中出现的空格
可以通过 strip()函数移除文本前后出现的空格。
示例4：删除空格
Python 实现代码：
输出：
‘astringexample’
符号化（Tokenization）
符号化是将给定的文本拆分成每个带标记的小模块的过程，其中单词、数字、标点及其他符号等都可视为是一种标记。在下表中（Tokenization sheet），罗列出用于实现符号化过程的一些常用工具。
删除文本中出现的终止词
终止词（Stop words） 指的是“a”，“a”，“on”，“is”，“all”等语言中最常见的词。这些词语没什么特别或重要意义，通常可以从文本中删除。一般使用 Natural Language Toolkit（NLTK） 来删除这些终止词，这是一套专门用于符号和自然语言处理统计的开源库。
示例7：删除终止词
实现代码：
输出：
[‘NLTK’, ‘leading’, ‘platform’, ‘building’, ‘Python’, ‘programs’, ‘work’, ‘human’, ‘language’, ‘data’, ‘.’]
此外，scikit-learn 也提供了一个用于处理终止词的工具：
fromsklearn.feature_extraction.stop_wordsimportENGLISH_STOP_WORDS
同样，spaCy 也有一个类似的处理工具：
fromspacy.lang.en.stop_wordsimportSTOP_WORDS
删除文本中出现的稀疏词和特定词
在某些情况下，有必要删除文本中出现的一些稀疏术语或特定词。考虑到任何单词都可以被认为是一组终止词，因此可以通过终止词删除工具来实现这一目标。
词干提取（Stemming）
词干提取是一个将词语简化为词干、词根或词形的过程（如books-book，looked-look）。当前主流的两种算法是 Porter stemming 算法（删除单词中删除常见的形态和拐点结尾） 和 Lancaster stemming 算法。
示例 8：使用 NLYK 实现词干提取
实现代码：
输出：
There are severtypeofstem algorithm.
词形还原（Lemmatization）
词形还原的目的，如词干过程，是将单词的不同形式还原到一个常见的基础形式。与词干提取过程相反，词形还原并不是简单地对单词进行切断或变形，而是通过使用词汇知识库来获得正确的单词形式。
当前常用的词形还原工具库包括： NLTK（WordNet Lemmatizer），spaCy，TextBlob，Pattern，gensim，Stanford CoreNLP，基于内存的浅层解析器（MBSP），Apache OpenNLP，Apache Lucene，文本工程通用架构（GATE），Illinois Lemmatizer 和 DKPro Core。
示例 9：使用 NLYK 实现词形还原
实现代码：
输出：
be havedolanguagecity mouse
词性标注（POS）
词性标注旨在基于词语的定义和上下文意义，为给定文本中的每个单词（如名词、动词、形容词和其他单词） 分配词性。当前有许多包含 POS 标记器的工具，包括NLTK，spaCy，TextBlob，Pattern，Stanford CoreNLP，基于内存的浅层分析器（MBSP），Apache OpenNLP，Apache Lucene，文本工程通用架构（GATE），FreeLing，Illinois Part of Speech Tagger 和DKPro Core。
示例 10：使用 TextBlob 实现词性标注
实现代码：
输出：
[(‘Parts’, u’NNS’), (‘of’, u’IN’), (‘speech’, u’NN’), (‘examples’, u’NNS’), (‘an’, u’DT’), (‘article’, u’NN’), (‘to’, u’TO’), (‘write’, u’VB’), (‘interesting’, u’VBG’), (‘easily’, u’RB’), (‘and’, u’CC’), (‘of’, u’IN’)]
词语分块（浅解析）
词语分块是一种识别句子中的组成部分（如名词、动词、形容词等），并将它们链接到具有不连续语法意义的高阶单元（如名词组或短语、动词组等） 的自然语言过程。常用的词语分块工具包括：NLTK，TreeTagger chunker，Apache OpenNLP，文本工程通用架构（GATE），FreeLing。
示例 11：使用 NLYK 实现词语分块
第一步需要确定每个单词的词性。
实现代码：
输出：
[(‘A’, u’DT’), (‘black’, u’JJ’), (‘television’, u’NN’), (‘and’, u’CC’), (‘a’, u’DT’), (‘white’, u’JJ’), (‘stove’, u’NN’), (‘were’, u’VBD’), (‘bought’, u’VBN’), (‘for’, u’IN’), (‘the’, u’DT’), (‘new’, u’JJ’), (‘apartment’, u’NN’), (‘of’, u’IN’), (‘John’, u’NNP’)]
第二部就是进行词语分块
实现代码：
输出：
也可以通过 result.draw(） 函数绘制句子树结构图，如下图所示。
命名实体识别（Named Entity Recognition）
命名实体识别（NER） 旨在从文本中找到命名实体，并将它们划分到事先预定义的类别（人员、地点、组织、时间等）。
常见的命名实体识别工具如下表所示，包括：NLTK，spaCy，文本工程通用架构（GATE） -- ANNIE，Apache OpenNLP，Stanford CoreNLP，DKPro核心，MITIE，Watson NLP，TextRazor，FreeLing 等。
示例 12：使用 TextBlob 实现词性标注
实现代码：
输出：
(S (PERSON Bill/NNP) works/VBZfor/INApple/NNP so/INhe/PRP went/VBDto/TO(GPE Boston/NNP)for/INa/DT conference/NN ./.)
共指解析 Coreference resolution（回指分辨率 anaphora resolution）
代词和其他引用表达应该与正确的个体联系起来。Coreference resolution 在文本中指的是引用真实世界中的同一个实体。如在句子 “安德鲁说他会买车”中，代词“他”指的是同一个人，即“安德鲁”。常用的 Coreference resolution 工具如下表所示，包括Stanford CoreNLP，spaCy，Open Calais，Apache OpenNLP 等。
搭配提取（Collocation extraction）
搭配提取过程并不是单独、偶然发生的，它是与单词组合一同发生的过程。该过程的示例包括“打破规则 break the rules”，“空闲时间 free time”，“得出结论 draw a conclusion”，“记住 keep in mind”，“准备好 get ready”等。
示例 13：使用 ICE 实现搭配提取
实现代码：
输出：
[“on the line”]
关系提取（Relationship extraction）
关系提取过程是指从非结构化的数据源 （如原始文本）获取结构化的文本信息。严格来说，它确定了命名实体（如人、组织、地点的实体） 之间的关系（如配偶、就业等关系）。例如，从“昨天与 Mark 和 Emily 结婚”这句话中，我们可以提取到的信息是 Mark 是 Emily 的丈夫。
总结
本文讨论文本预处理及其主要步骤，包括正则化、符号化、词干化、词形还原、词语分块、词性标注、命名实体识别、共指解析、搭配提取和关系提取。还通过一些表格罗列出常见的文本预处理工具及所对应的示例。在完成这些预处理工作后，得到的结果可以用于更复杂的 NLP 任务，如机器翻译、自然语言生成等任务。