14、文本处理与分析技巧详解

文本处理与分析技巧详解

在自然语言处理（NLP）领域，文本处理与分析是至关重要的环节。它涵盖了诸多技术，如词干提取、词形还原、停用词去除、词频统计、稀有词与短词去除、标点符号去除以及 n - 元组重构等。这些技术能够帮助我们更有效地处理和理解文本数据，下面将详细介绍这些技术的原理和操作方法。

1. 词干提取

词干提取是将单词转换为其词干形式的过程，通常是简单地截断单词的结尾。常见的词干提取器有 Porter 和 Lancaster 两种。以下是使用这两种词干提取器对输入文件第一句进行处理的代码示例：

from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer
from nltk.tokenize import regexp_tokenize

pst = PorterStemmer()
lst = LancasterStemmer()
print("Stemming results:")
for token in regexp_tokenize(sentences[0], pattern='\w+'):
    print(token, pst.stem(token), lst.stem(token))

运行结果如下：

Stemming results:
We We we
are are ar
seeking seek seek
developers develop develop
wi