6、文本语料预处理与解析全流程

文本语料预处理与解析全流程

1. 文本分析基础与语料管理

文本分析需要大型、健壮且特定领域的语料库。由于这些语料库通常是庞大且难以预测的数据集，因此需要有效的方法来构建和管理。语料读取器可以利用这种结构，并通过流式数据加载来减轻内存压力。以下是构建自定义语料读取器的关键要点：
- 语料库需求 ：大型、健壮、特定领域。
- 管理方法 ：结构化管理，流式数据加载。
- 自定义读取器 ：为磁盘上的 HTML 文档语料库和 Sqlite 数据库中的文档构建自定义读取器。

2. 语料预处理框架概述

原始语料库在未经大量预处理和压缩的情况下，无法用于分析。因此，需要一个多用途的预处理框架，将原始文本转换为适合计算和建模的形式。该框架包括以下五个关键阶段：
| 阶段 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 内容提取 | 从原始 HTML 文本中提取核心内容 |
| 段落划分 | 将文本分解为段落 |
| 句子分割 | 将段落分割为句子 |
| 单词分词 | 将句子分割为单词 |
| 词性标注 | 为每个单词标注词性 |

3. 自定义 HTML 语料读取器

在之前的工作中，我们构建了自定义的 HTMLCorpusReader，它继承自 NLTK 的 CorpusReader 对象，并实现了一些标准的预处理 API 方法：
- raw() ：提供未预处理的原始文本访问。
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