nlp中文数据预处理方法是什么

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数据加载(默认csv格式)

import pandas as pd

datas = pd.read_csv("./test.csv", header=0, index_col=0) # DataFrame

n_datas = data.to_numpy() # ndarray 转成numpy更好处理(个人喜好)

去除空行

def delete_blank_lines(sentences):

return [s for s in sentences if s.split()]

no_line_datas = delete_blank_lines(n_datas)

去除数字

DIGIT_RE = re.compile(r'\d+')

no_digit_datas = DIGIT_RE.sub('', no_line_datas)

def delete_digit(sentences):

return [DIGIT_RE.sub('', s) for s in sentences]

判断句子形式(简单句或者复杂句)

STOPS = ['。', '.', '?', '?', '!', '!'] # 中英文句末字符

def is_sample_sentence(sentence):

count = 0

for word in sentence:

if word in STOPS:

count += 1

if count > 1:

return False

return True

去除中英文标点

from string import punctuation

import re

punc = punctuation + u'

def delete_punc(sentences):

return [re.sub(r"[{}]+".format(punc), '', s) for s in a]

去除英文(仅留汉字)

ENGLISH_RE = re.compile(r'[a-zA-Z]+')

def delete_e_word(sentences):

return [ENGLISH_RE.sub('', s) for s in sentences]

去除乱码和特殊符号

使用正则表达式去除相关无用符号和乱码

# 该操作可以去掉所有的符号，标点和英文，由于前期可能需要标点进一步判断句子是否为简单句，所以该操作可以放到最后使用。郑州做妇科检查价格 http://www.zzkdfk.com/

SPECIAL_SYMBOL_RE = re.compile(r'[^\w\s\u4e00-\u9fa5]+')

def delete_special_symbol(sentences):

return [SPECIAL_SYMBOL_RE.sub('', s) for s in sentences]

中文分词

# 使用jieba

def seg_sentences(sentences):

cut_words = map(lambda s: list(jieba.cut(s)), sentences)

return list(cut_words)

# 使用pyltp分词

def seg_sentences(sentences):

segmentor = Segmentor()

segmentor.load('./cws.model') # 加载分词模型参数

seg_sents = [list(segmentor.segment(sent)) for sent in sentences]

segmentor.release()

return seg_sents

去除停用词

# 停用词列表需要自行下载

stopwords = []

def delete_stop_word(sentences):

return [[word for word in s if word not in stopwords] for s in sentences]

到此，关于“nlp中文数据预处理方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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