Вивчайте Застосування Попередньої Обробки Тексту на Практиці

Документи

Перш ніж перейти до практичного прикладу попередньої обробки тексту, важливо зрозуміти ключові складові текстового корпусу: документи.

Визначення

Документ — це окремий фрагмент тексту в межах корпусу, наприклад, електронний лист у корпусі листів.

Фактично, кожен текстовий корпус — це набір документів, тому попередня обробка корпусу означає попередню обробку кожного з документів.

Завантаження корпусу текстів

Раніше ми використовували текстовий корпус у вигляді рядкових змінних. Однак у реальних умовах корпус текстів часто зберігається у файлах TXT для суто текстових даних або у файлах CSV з кількома стовпцями, якщо до тексту додаються додаткові дані.

У цьому курсі ми працюватимемо з файлами CSV або TXT, де кожен документ починається з нового рядка. Тому для завантаження корпусу текстів з файлу скористаємося функцією read_csv() з бібліотеки pandas.


              123456
            
import pandas as pd

corpus = pd.read_csv(
    'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_1/chapter_8/example_corpus.txt',
    sep='\r', header=None, names=['Document'])
print(corpus)

Тут ми зчитуємо цей TXT-файл у DataFrame. Встановлюємо sep='\r', щоб використовувати символ повернення каретки як роздільник, що означає початок кожного документа з нового рядка. Використовуємо header=None, щоб перший рядок не вважався заголовком, і вказуємо names=['Document'] для іменування єдиного стовпця 'Document'. У результаті отримаємо DataFrame з одним стовпцем 'Document', який містить 6 документів (речень).

Передобробка корпусу

Щоб виконати передобробку корпусу, спочатку створимо функцію для передобробки кожного з документів:


              123456789101112131415161718
            
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import nltk

nltk.download('punkt_tab')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))


def preprocess_document(doc):
    doc = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', doc, re.I | re.A)
    doc = doc.lower()
    doc = doc.strip()
    tokens = word_tokenize(doc)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    doc = ' '.join(filtered_tokens)
    return doc

Тепер застосуємо цю функцію до нашого DataFrame для кожного документа та створимо стовпець із очищеними документами:


              123456789101112131415161718192021222324252627
            
import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import nltk
import pandas as pd

nltk.download('punkt_tab')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))


def preprocess_document(doc):
    doc = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', doc, re.I | re.A)
    doc = doc.lower()
    doc = doc.strip()
    tokens = word_tokenize(doc)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    doc = ' '.join(filtered_tokens)
    return doc


corpus = pd.read_csv(
    'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_1/chapter_8/example_corpus.txt',
    sep='\r', header=None, names=['Document'])

corpus['Cleaned_Document'] = corpus['Document'].apply(preprocess_document)
print(corpus)

Як видно, наш корпус успішно попередньо оброблений, тому надалі в курсі ми будемо використовувати саме цю версію корпусу.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 9

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Свайпніть щоб показати меню