最新Python文本预处理：步骤、使用工具及示例_nlyk，2024年最新秋招面试会问什么问题

如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间，但是打下坚实的基础只要几周就可以，如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践，你就有很大可能成功！
最后祝你好运！！！

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

[‘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。

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

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（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！