• 3.6 规范化文本
    • 词干提取器
    • 词形归并

    3.6 规范化文本

    在前面的程序例子中，我们在处理文本词汇前经常要将文本转换为小写，即set(w.lower() for w in text)。通过使用lower()我们将文本规范化为小写，这样一来 The 与 the 的区别被忽略。我们常常想比这走得更远，去掉所有的词缀以及提取词干的任务等。更进一步的步骤是确保结果形式是字典中确定的词，即叫做词形归并的任务。我们依次讨论这些。首先，我们需要定义我们将在本节中使用的数据：

    1. >>> raw = """DENNIS: Listen, strange women lying in ponds distributing swords
    2. ... is no basis for a system of government.  Supreme executive power derives from
    3. ... a mandate from the masses, not from some farcical aquatic ceremony."""
    4. >>> tokens = word_tokenize(raw)

    词干提取器

    NLTK 中包括几个现成的词干提取器，如果你需要一个词干提取器，你应该优先使用它们中的一个，而不是使用正则表达式制作自己的词干提取器，因为 NLTK 中的词干提取器能处理的不规则的情况很广泛。Porter 和 Lancaster 词干提取器按照它们自己的规则剥离词缀。请看 Porter 词干提取器正确处理了词 lying（将它映射为 lie），而 Lancaster 词干提取器并没有处理好。

    1. >>> porter = nltk.PorterStemmer()
    2. >>> lancaster = nltk.LancasterStemmer()
    3. >>> [porter.stem(t) for t in tokens]
    4. ['DENNI', ':', 'Listen', ',', 'strang', 'women', 'lie', 'in', 'pond',
    5. 'distribut', 'sword', 'is', 'no', 'basi', 'for', 'a', 'system', 'of', 'govern',
    6. '.', 'Suprem', 'execut', 'power', 'deriv', 'from', 'a', 'mandat', 'from',
    7. 'the', 'mass', ',', 'not', 'from', 'some', 'farcic', 'aquat', 'ceremoni', '.']
    8. >>> [lancaster.stem(t) for t in tokens]
    9. ['den', ':', 'list', ',', 'strange', 'wom', 'lying', 'in', 'pond', 'distribut',
    10. 'sword', 'is', 'no', 'bas', 'for', 'a', 'system', 'of', 'govern', '.', 'suprem',
    11. 'execut', 'pow', 'der', 'from', 'a', 'mand', 'from', 'the', 'mass', ',', 'not',
    12. 'from', 'som', 'farc', 'aqu', 'ceremony', '.']

    词干提取过程没有明确定义，我们通常选择心目中最适合我们的应用的词干提取器。如果你要索引一些文本和使搜索支持不同词汇形式的话，Porter 词干提取器是一个很好的选择（3.6 所示，它采用 面向对象 编程技术，这超出了本书的范围，字符串格式化技术将在3.9讲述，enumerate()函数将在4.2解释）。

    1. class IndexedText(object):
    3.     def __init__(self, stemmer, text):
    4.         self._text = text
    5.         self._stemmer = stemmer
    6.         self._index = nltk.Index((self._stem(word), i)
    7.                                  for (i, word) in enumerate(text))
    9.     def concordance(self, word, width=40):
    10.         key = self._stem(word)
    11.         wc = int(width/4)                # words of context
    12.         for i in self._index[key]:
    13.             lcontext = ' '.join(self._text[i-wc:i])
    14.             rcontext = ' '.join(self._text[i:i+wc])
    15.             ldisplay = '{:>{width}}'.format(lcontext[-width:], width=width)
    16.             rdisplay = '{:{width}}'.format(rcontext[:width], width=width)
    17.             print(ldisplay, rdisplay)
    19.     def _stem(self, word):
    20.         return self._stemmer.stem(word).lower()

    词形归并

    WordNet 词形归并器只在产生的词在它的词典中时才删除词缀。这个额外的检查过程使词形归并器比刚才提到的词干提取器要慢。请注意，它并没有处理 lying，但它将 women 转换为 woman。

    1. >>> wnl = nltk.WordNetLemmatizer()
    2. >>> [wnl.lemmatize(t) for t in tokens]
    3. ['DENNIS', ':', 'Listen', ',', 'strange', 'woman', 'lying', 'in', 'pond',
    4. 'distributing', 'sword', 'is', 'no', 'basis', 'for', 'a', 'system', 'of',
    5. 'government', '.', 'Supreme', 'executive', 'power', 'derives', 'from', 'a',
    6. 'mandate', 'from', 'the', 'mass', ',', 'not', 'from', 'some', 'farcical',
    7. 'aquatic', 'ceremony', '.']

    如果你想编译一些文本的词汇，或者想要一个有效词条（或中心词）列表，WordNet 词形归并器是一个不错的选择。

    注意

    另一个规范化任务涉及识别非标准词，包括数字、缩写、日期以及映射任何此类词符到一个特殊的词汇。例如，每一个十进制数可以被映射到一个单独的标识符0.0，每首字母缩写可以映射为AAA。这使词汇量变小，提高了许多语言建模任务的准确性。