6、文本提取、清理与预处理指南

文本提取、清理与预处理指南

1. 引言

在处理文本数据时，我们常常会面临各种挑战，如从不同格式的数据源中提取文本、清理文本中的噪声以及对文本进行预处理等。本文将详细介绍这些过程，包括 HTML 解析、Unicode 规范化、拼写纠正、特定系统错误纠正以及文本预处理等内容，并提供相应的代码示例。

2. HTML 解析与清理

假设我们正在构建一个编程问题论坛搜索引擎，需要从 Stack Overflow 网站提取问题和最佳答案对。我们可以利用 HTML 标记中问题和答案的特殊标签来提取所需信息。以下是使用 Beautiful Soup 库提取信息的示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
myurl = "https://stackoverflow.com/questions/415511/ \
  how-to-get-the-current-time-in-python"
html = urlopen(myurl).read()
soupified = BeautifulSoup(html, "html.parser")
question = soupified.find("div", {"class": "question"})
questiontext = question.find("div", {"class": "post-text"})
print("Question: \n", questiontext.get_text().strip())
answer = soupified.f