中文文本预处理_中文文本预处理实例 r语言

前言：对中文文本分词、去除停用词等预处理操作

---

pwd
1

1.导入数据

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
import csv
1
2
3
4

data_zh.xlsx文件必须含有一列列名为text，列中数据为若干篇文档

xlsx_file = pd.read_excel('./data_zh.xlsx')
csv_file = xlsx_file.to_csv('./data_zh.csv', encoding='utf-8')
csv_file=pd.read_csv('./data_zh.csv', low_memory=False, encoding='utf-8')
1
2
3

# 将csv中的数据读取为pandas dataframe结构
df_file=pd.DataFrame(csv_file)
# 显示前5行数据
df_file.head()
1
2
3
4

2. 数据预处理

2.1 去除非中文字符

def format_str(document):
    '''去除非中文字符'''
    content_str=''
    for _char in document:
        if (_char >= u'\u4e00' and _char <= u'\u9fa5'):
            content_str = content_str + _char
        else:
            continue
    return content_str 
1
2
3
4
5
6
7
8
9

# 读取csv文件中的text列，将所有文章构成一个list
document_list = list(df_file['text'])
chinese_list=[]
for document in document_list:
    chinese_list.append(format_str(document))
    
chinese_list
1
2
3
4
5
6
7

2.2 jieba分词

自定义词典dict_my.txt的格式为：

词 3 n

自定义词典包含三部分：词语、词频、词性（可省略，n表示名词）
词频的理解：https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14

jieba.load_userdict("./dict_my.txt")
1

word_lists=[]
for i in range(len(chinese_list)):
    result=[]
    seg_list=jieba.cut(chinese_list[i])
    for word in seg_list:
        result.append(word)
    word_lists.append(result)
word_lists
1
2
3
4
5
6
7
8

2.3 导入停用词库、自定义字典

停用词库stopwords_my.txt格式为：两个停用词间换行

word1
word2
word3
……
1
2
3
4

# 导入停用词
f=open("./stopwords_my.txt", 'r', encoding='utf-8')
stop_word_list=[]
for line in f.readlines():
    stop_word_list.append(line.strip('\n'))
1
2
3
4
5

contents_clean = []
for word_list in word_lists:
    line_clean = []
    for word in word_list:
        if word in stop_word_list:
            continue
        line_clean.append(word)
    contents_clean.append(line_clean)
1
2
3
4
5
6
7
8

# 去除停用词后的文本 list
contents_clean
1
2

2.4 显示高频词

显示高频词，并手动将高频且无意义的词放置停用词库

# 将分此后的结果合并至一个list中
all_words = []
for line in contents_clean:
    for word in line:
        all_words.append(word)
all_words
1
2
3
4
5
6

# 统计词频
from collections import Counter

wordcount = Counter(all_words)
word_count = wordcount.most_common(50)

frequence_list = []
for i in range(len(word_count)):
    frequence_list.append(word_count[i][0])
frequence_list
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

# 获取不在停用词库中的高频词
need_to_add_stopword = []
for i in frequence_list:
    if i not in stop_word_list:
        need_to_add_stopword.append(i)
    else:
        continue

# 输出不在停用词库中的高频词
print("\n".join(str(i) for i in need_to_add_stopword))
# 将以下输出结果中的无用词复制到文件 stopwords_my.txt 中
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

2.5 分词后拼接

word_list=[]
for i in range(len(contents_clean)):
    k_list=['']
    for j in range(len(contents_clean[i])):
        k_list[0] += (contents_clean[i][j] + ' ')
    word_list.append(k_list[0])
word_list
1
2
3
4
5
6
7

3. 合并数据

3.1 分词结果写入df

word_data=pd.DataFrame({'text1':word_list})
word_data.head()
1
2

3.2 拼接两个df

# 使用join函数拼接
data = df_file.join(word_data)
# 输出拼接后的结果
data.head()
1
2
3
4

3.3 整理新的df

# 重设df的列名，根据需求设置列名，‘jiebatext’为经过预处理的文本
data.columns=['order', 'title', 'text', 'jiebatext']
data.head()
1
2
3

# 删除不需要的列
del data['order']
1
2

# 查看最终的df
data.head()
1
2

4. 结果写入csv文件并导出来excel

经测试，R语言实现结构主体模型（STM）最好输入xlsx，因为csv会因为分隔符等问题而报错

data.to_csv(path_or_buf='./data_zh_done.csv', index=False, encoding='utf-8')
1

csv_file=pd.read_csv('./data_zh_done.csv', low_memory=False, encoding='utf-8')
csv_file.to_excel('./data_zh_done.xlsx', index=False, encoding='utf-8')
1
2