标记文本数据的预处理
创始人
2024-12-10 14:30:34
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以下是一个例子,展示了如何使用Python的nltk库进行文本数据的预处理和标记化:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.probability import FreqDist
from nltk.corpus import wordnet

# 定义一段文本
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration, lemmatization, and frequency distribution."

# 将文本转换为小写
text = text.lower()

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

# 移除停用词
stopwords = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]

# 词形还原
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]

# 统计词频
freq_dist = FreqDist(lemmatized_tokens)

# 打印结果
print("Original Text: ", text)
print("Tokens: ", tokens)
print("Filtered Tokens: ", filtered_tokens)
print("Lemmatized Tokens: ", lemmatized_tokens)
print("Frequency Distribution: ", freq_dist.most_common())

在上面的代码中,我们首先导入了需要使用的nltk库中的各个模块。然后,我们定义了一个示例文本。接下来,我们将文本转换为小写,并使用word_tokenize函数将其分词为一个个单词。然后,我们使用stopwords库中的英文停用词集合来过滤掉停用词。接着,我们使用WordNetLemmatizer类来对词形进行还原。最后,我们使用FreqDist类来计算词频分布。最后,我们输出了原始文本、分词后的单词列表、过滤后的单词列表、词形还原后的单词列表以及词频分布结果。

请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行更复杂的文本预处理操作。

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