Python 数据分析：自然语言文本预处理与核心要点总结

一、自然语言文本预处理

与数据库中的结构化数据相比，文本具有有限的结构，某些类型的数据源甚至没有数据结构。因此，预处理就是要对半结构化或非结构化的文本进行格式和结构的转换、分解和预处理等，以得到能够用于进一步处理的基础文本。

不同环境下，文本所需的预处理工作内容有所差异，大体上分为以下三个核心环节：

1. 基础文本处理

根据不同的文本数据来源，可能涉及到的基本文本处理包括：

去除无效标签：例如从网页源代码获取的文本信息中包含 HTML 标签，此时要提取特定标签内容并去掉标签。
编码转换：不同编码对于中文处理具有较大影响，例如 UTF-8、UTF-16、GBK、GB2312 等之间的转换。
文档切分：如果获得的单个文档中包含多个文件，此时需要进行单独切分，以将不同的文档拆分出来。
基本纠错：对于文本中明显的人名、地名等常用语和特定场景用语的错误进行纠正。
去除空白：文本中可能包含的大量空格、空行等需要去除。
大小写统一：将文本中的英文统一为大写或小写。
去标点符号：去除句子中的标点符号、特殊符号等。
去停用词：常见的停用词包括 the、a、an、and、this、those、over、under、above、on 等。
保留特殊字符：某些场景下可能需要只针对汉字、英文或数字进行处理，其他字符都需要过滤掉。

2. 中文分词技术

分词是将一系列连续的字符串按照一定逻辑分割成单独的词。

在英文中，单词之间是以空格作为自然分界符的；而中文只有字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，作为词是没有形式上的分界符的。因此，中文分词要比英语等语种分词困难和复杂得多。

对于复杂的中文分词而言，常用的分词方法包括：最大匹配法、逆向最大匹配法、双向匹配法、最佳匹配法、联想-回溯法等。

3. 文本转向量（Word to Vector）

人们通常采用向量空间模型来描述文本向量，即将文档作为行，将分词后得到的单词（单词会在向量空间模型里面被称为向量，也被称为特征、维度或维）作为列，而矩阵的值则是通过词频统计算法得到的值。这种空间向量模型也称为文档特征矩阵。

二、 Python 代码实战：分词与词向量化

本示例中，将仅对自然语言文本做分词和 Word to Vector 处理。有关更多文本分析的内容（如词性标注、关键字提取、词频统计、文本聚类、相似关键字分析等）将在后续章节介绍。

环境提示：数据源文件 text.txt 位于“附件-chapter3”中，默认工作目录为“附件-chapter3”（如果不是，请使用 cd 切换到该目录下，否则会报 IOError: File text.txt does not exist）。

1. 完整代码实现


python
1# 导入库
2import pandas as pd
3import jieba # 结巴分词
4from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 基于 TF-IDF 的词频转向量库
5
6# 分词函数
7def jieba_cut(string):
8    word_list = [] # 建立空列表用于存储分词结果
9    seg_list = jieba.cut(string) # 精确模式分词
10    for word in seg_list: # 循环读取每个分词
11        word_list.append(word) # 分词追加到列表
12    return word_list
13
14# 读取自然语言文件
15fn = open('text.txt')
16string_lines = fn.readlines()
17fn.close()
18
19# 中文分词
20seg_list = [] # 建立空列表，用于存储所有分词结果
21for string_line in string_lines: # 读取每行数据
22    each_list = jieba_cut(string_line) # 返回每行的分词结果
23    seg_list.append(each_list) # 分词结果添加到结果列表
24
25for i in range(5): # 打印输出第一行的前 5 条数据
26    print(seg_list[1][i])
27
28# Word to Vector
29stop_words = [u'\n', u'/', u'“', u'”', u'的', u'，', u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对', u'等', u'能', u'都', u'。', u'、', u'中', u'与', u'在', u'其'] # 自定义要去除的无用词
30vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words, tokenizer=jieba_cut) # 创建词向量模型
31X = vectorizer.fit_transform(string_lines) # 将文本数据转换为向量空间模型
32vector = vectorizer.get_feature_names() # 获得词向量
33vector_value = X.toarray() # 获得词向量值
34vector_pd = pd.DataFrame(vector_value, columns=vector) # 创建用于展示的数据框
35print(vector_pd.head(1)) # 打印输出第一条数据

2. 代码逻辑拆解

上述代码以空行分为 5 个核心部分：

导入库：本代码中用到了 jieba 做中文分词、sklearn 用来做 Word to Vector 转换，以及 pandas 用于做格式化输出。
建立分词函数：该函数用于下面的中文分词。先建立一个空列表用于存储分词结果；使用 jieba.cut 做中文分词；循环读取每个分词结果并存储到列表中，最后返回。
读取自然语言文件：使用 Python 标准方法 open 读取文本文件，使用 readlines 方法读取为列表。
中文分词：新建一个空列表，用于存储每次分词返回的结果；使用 for 循环将原文本数据按行读取，并调用分词函数做中文分词，将结果追加到列表中。最后通过循环打印输出前 5 条数据，如下：
```
code
1对于 数据 化 运营 和 
```
Word to Vector：先定义一个要去除的停用词库，然后使用 TfidfVectorizer 方法创建词向量模型，使用 fit_transform 方法对输入的分词后的列表做转换。最后通过词向量的 get_feature_names 获得向量名称，通过转换后的向量使用 toarray 方法将向量结果转换为数组，再通过数据框做数据格式化。打印输出第一条数据如下：
```
code
1python 上 下 不断 不曾 专业 业 业务 两个 严峻 ... \ 0 0.0 0.0 0.0 0.204648 0.0 0.0 0.204648
20.0 0.0 0.204648 ... 非 非常 非常简单 预测 领域 高 高于 （ ） ； 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
30.0 0.0 0.0 
4[1 rows x 198 columns]
```

三、关键考量与实操小结

1. 实践中的局限与思考

在本示例中，没有涉及更多的自然语言文本预处理环节（如无效标签、编码转换、文档切分、基本纠错等），原因是这些内容都是针对不同案例展开的。本示例仅做功能演示使用，具体应对不同文本时，很难具有通用性和可复制性。

此外，由于测试文件为本书的部分文字内容，文本规模本身有限，因此难以提取真正有价值的数据和规律出来。尤其是基于向量化的分词，由于数据量的限制以及作为扩展内容，无法做更多有价值的探索。

核心思考点：如何根据不同自然语言的来源特点、应用场景、语言语法、目标应用做综合的文本处理？文本处理中用到的，大多是针对文字内容的过滤、筛选、去除、替换等基于字符串的操作。

2. 代码实操知识点盘点

本小节示例中，主要用到了以下 Python 知识点：

对文本文件的读写操作。
通过 join 方法实现多字符串的拼接。
通过 encode 方法做字符编码转换。
使用 jieba.cut 做中文分词，并可设置不同的分词模式。
通过 append 方法对列表追加元素。
通过 for 循环读取数据列表，通过 if 语句进行条件判断。
通过 sklearn.feature_extraction.text 的 TfidfVectorizer 方法做 Word to Vector 处理。
通过词向量的 get_feature_names 获得向量名称。
通过转换后的向量使用 toarray 方法将向量结果转换为数组。
使用 pandas.DataFrame 建立数组并通过 head 方法输出前 n 条数据。

四、本章小结与延伸学习

1. 内容回顾与重点提示

本章介绍了 11 个有关数据化运营过程中的数据预处理经验，涵盖了常见的数据清洗、标志转换、数据降维、样本不均衡、数据源冲突、抽样、共线性、相关性分析、数据标准化、数据离散化等内容，并在最后提出了运营业务对于数据处理的影响和应对措施。

在扩展内容中，简单介绍了有关网页、日志、图像、自然语言的文本预处理工作，作为拓展知识阅读。内容中涉及到技术的部分都有对应示例代码，该代码可在“附件-chapter3”中的名为 chapter3_code.py 的文件中找到。

重点知识提示：客观上讲，本章的每一节内容都非常重要，原因是所有的内容都没有唯一答案，都需要读者根据不同的场景进行判别，然后选择最合适的方法进行处理。因此，掌握每种方法的适用条件以及如何辨别其应用前提是关键知识。

2. 外部参考资源

限于篇幅，本书涉及到很多内容无法一一介绍，以下给出更多外部参考资源供读者学习：

样本不均衡处理：Python 第三方库 imblearn 提供了非常多的样本不均衡处理方法，尤其是 SMOTE、组合 / 集成方法的应用非常广泛。读者可在 imbalanced-learn GitHub 仓库中找到更多信息。
数据预处理进阶：本书中多次引用了 sklearn 中的 preprocessing 库，里面还有更多有关数据处理的方法，读者可查阅 scikit-learn 官方文档了解更多。
Pandas 深度学习：关于数据的预处理，Pandas 库真的非常好用，推荐读者更加深入地了解和学习，可查看 Pandas 官方文档。
应用实践建议：本章几乎每个小节都带有示例代码，读者可直接使用附件中的示例数据进行模拟操作，以了解实现方法；同时，推荐读者从自己所在环境中找到一些真实数据，针对每个模块进行操作练习。

#Python 数据分析：自然语言文本预处理与核心要点总结

#一、 自然语言文本预处理

#1. 基础文本处理

#2. 中文分词技术

#3. 文本转向量（Word to Vector）

#二、 Python 代码实战：分词与词向量化

#1. 完整代码实现

#2. 代码逻辑拆解

#三、 关键考量与实操小结

#1. 实践中的局限与思考

#2. 代码实操知识点盘点

#四、 本章小结与延伸学习

#1. 内容回顾与重点提示

#2. 外部参考资源