Python中的文本预处理：从数据清洗到特征提取-优快云博客

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本文详细介绍了Python中文本预处理技术，包括数据清洗、分词、词性标注、停用词去除、词向量表示、文本规范化和文本向量化。通过示例代码展示了如何应用这些技术，为机器学习和自然语言处理任务做准备。

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文本数据在机器学习和自然语言处理任务中扮演着重要角色，但原始文本数据通常需要经过预处理才能用于模型训练和分析。本文将介绍Python中常用的文本预处理技术，包括数据清洗、分词、词性标注、停用词去除、词向量表示等，通过丰富的示例代码帮助大家理解和应用这些技术。

数据清洗

1. 清除特殊字符

在文本预处理中，首先需要清除文本中的特殊字符，例如标点符号、数字等。

示例代码如下：

import re

text = "Hello, world! 123"
cleaned_text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
print(cleaned_text)  # 输出 "Hello world"

这段代码使用正则表达式去除了文本中的数字和标点符号，保留了字母和空格。

2. 大小写转换

为了统一文本数据的格式，通常需要将文本中的字母转换为统一的大小写。

示例代码如下：

text = "Hello World"
lowercased_text = text.lower()
print(lowercased_text)  # 输出 "hello world"

这段代码将文本中的字母转换为小写形式。

分词和词性标注

1. 分词

分词是将文本拆分为单词或词组的过程，常用的分词工具包括NLTK和spaCy。

示例代码如下：

import nltk

text = "Natural language processing is fun"
tokens = nltk.word_tokenize(text)
print(tokens)  # 输出 ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'fun']