17、文本特征工程：从数据处理到模型构建

文本特征工程：从数据处理到模型构建

1. 文本数据的处理

在处理文本数据时，我们需要进行一系列的操作，以使其更适合后续的分析和建模。首先，我们可以成功地为样本新闻标题生成解析树，这是一个概率性的 PCFG 解析器，输出中会显示该树的整体概率。

文本处理和清理涵盖了多个重要方面：
- 去除标签 ：使用 BeautifulSoup 库去除 HTML 标签等不必要的内容。
- 去除重音字符 ：将重音字符转换为 ASCII 字符，例如将 é 转换为 e。
- 扩展缩写词 ：把英语中的缩写词扩展为完整形式，如 don’t 扩展为 do not。
- 去除特殊字符 ：使用正则表达式去除非字母数字的特殊字符。
- 词干提取和词形还原 ：词干提取是获取单词的基本形式，词形还原则是获取字典中存在的正确词根。
- 去除停用词 ：使用 NLTK 中的标准英语停用词列表，也可根据需要添加特定领域的停用词。

以下是一个简单的文本预处理代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import re
import nltk
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.max_colwidth = 200
%matplotlib inline