pytorch-文本预处理

本是古典何须时尚 2023-07-05 10:20 2阅读 0赞

# 文本预处理 #

文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

1.  读入文本
2.  分词
3.  建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）
4.  将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型

## 读入文本 ##

我们用一部英文小说，即H. G. Well的[Time Machine][]，作为示例，展示文本预处理的具体过程。

import collections
    import re
    
    def read_time_machine():
        with open('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt', 'r') as f:
            # for l in f:
            # continue
            # print(f.tell())
            # for s in f:
            # print(s)
            # r的文件指针位置一直在往下移动所以遍历一次再查询会报错
            lines = [re.sub('[^a-z]+', ' ', line.strip().lower()) for line in f]
            #^[a-z] 匹配以小写字母 开头 的文本串 [^a-z] 表示与 不包含 小写字母的字符匹配,将所有非小写字母的串替换
        return lines
    
    
    lines = read_time_machine()
    print('# sentences %d' % len(lines))
    print(lines[0])

# sentences 3221
    the time machine by h g wells

## 分词 ##

我们对每个句子进行分词，也就是将一个句子划分成若干个词（token），转换为一个词的序列。

def tokenize(sentences, token='word'):
        """Split sentences into word or char tokens"""
        if token == 'word':
            return [sentence.split(' ') for sentence in sentences]
        elif token == 'char':
            return [list(sentence) for sentence in sentences]
        else:
            print('ERROR: unkown token type '+token)
    
    tokens = tokenize(lines)
    tokens[0:2]

[['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells', ''], ['']]

## 建立字典 ##

为了方便模型处理，我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编号。

class Vocab(object):
        def __init__(self, tokens, min_freq=0, use_special_tokens=False):
            counter = count_corpus(tokens)  # 一个字典
            self.token_freqs = list(counter.items())
            # print(counter.items())
            self.idx_to_token = []
            if use_special_tokens:
                # padding, begin of sentence, end of sentence, unknown
                self.pad, self.bos, self.eos, self.unk = (0, 1, 2, 3)
                self.idx_to_token += ['', '', '', '']
                # pad 在短的句子后面补充,达到句子一样长
                # bos开头
                # eos结尾
                # unk 语料库当中的词,有些词语没有在语料库中
            else:
                self.unk = 0
                self.idx_to_token += ['']
            self.idx_to_token += [token for token, freq in self.token_freqs
                            if freq >= min_freq and token not in self.idx_to_token]
            #print(self.idx_to_token)
            self.token_to_idx = dict()
            for idx, token in enumerate(self.idx_to_token):
                self.token_to_idx[token] = idx
            #print(self.token_to_idx)
        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]
    # __getitem__(self,key):
    
    # 这个方法返回与指定键想关联的值。对序列来说，键应该是0~n-1的整数，其中n为序列的长度。对映射来说，键可以是任何类型
    
        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]
    
    def count_corpus(sentences):
        tokens = [tk for st in sentences for tk in st]
        return collections.Counter(tokens)  # 返回一个字典，记录每个词的出现次数

我们看一个例子，这里我们尝试用Time Machine作为语料构建字典

vocab = Vocab(tokens)
    print(list(vocab.token_to_idx.items())[0:10])
    print(vocab[['the']])

[('', 0), ('the', 1), ('time', 2), ('machine', 3), ('by', 4), ('h', 5), ('g', 6), ('wells', 7), ('i', 8), ('traveller', 9)]
    [1]

for i in range(8, 10):
        print('words:', tokens[i])
        print('indices:', vocab[tokens[i]])

words: ['the', 'time', 'traveller', 'for', 'so', 'it', 'will', 'be', 'convenient', 'to', 'speak', 'of', 'him', '']
    indices: [1, 2, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0]
    words: ['was', 'expounding', 'a', 'recondite', 'matter', 'to', 'us', 'his', 'grey', 'eyes', 'shone', 'and']
    indices: [20, 21, 22, 23, 24, 16, 25, 26, 27, 28, 29, 30]

## 用现有工具进行分词 ##

我们前面介绍的分词方式非常简单，它至少有以下几个缺点:

1.  标点符号通常可以提供语义信息，但是我们的方法直接将其丢弃了
2.  类似“shouldn’t", "doesn’t"这样的词会被错误地处理
3.  类似"Mr.", "Dr."这样的词会被错误地处理

我们可以通过引入更复杂的规则来解决这些问题，但是事实上，有一些现有的工具可以很好地进行分词，我们在这里简单介绍其中的两个：[spaCy][]和[NLTK][]。

下面是一个简单的例子：

text = "Mr. Chen doesn't agree with my suggestion."

spaCy:

import spacy
    nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
    doc = nlp(text)
    print([token.text for token in doc])

['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']

NLTK:

from nltk.tokenize import word_tokenize
    from nltk import data
    data.path.append('/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data')
    print(word_tokenize(text))

['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']

## 将词转为索引 ##

使用字典，我们可以将原文本中的句子从单词序列转换为索引序列

[Time Machine]: http://www.gutenberg.org/ebooks/35
[spaCy]: https://spacy.io/
[NLTK]: https://www.nltk.org/