使用正規表示式快速清洗NLP訓練資料的技術詳解實戰

文字分類的標註資料格式要求為"文字內容\t標註標籤\n"（即每行乙個未標註樣本與乙個標註標籤，中間使用tab鍵間隔，每組資料使用回車換行）

先看一下現有資料集的格式:

這是一條資料,我們只要獲取標籤內的內容,然後加上對應的情感標籤即可

這一步我們用正規表示式處理,其實很簡單,寫成乙個函式用來去標籤,去空格:

def

filter_tags
(self,
str)
:	data = re.
compile
(r']+>'
,re.s)
data = data.sub('',
str)
#去掉多餘的空行
blank_line=re.
compile
('\n+'
)	data = blank_line.sub(
'\n'
,data)
return data

但是,我們還需要在這些訓練資料後面加上情感標籤,關鍵是怎麼確定對應的情感標籤呢?

為此,我寫個乙個類,在類裡解決就簡單多了:

class

nlp_data
(object):
def__init__
(self,
type):
self.
type
=type

def

main()
:    types =
["negative"
,"positive"
]for
type
in types:
nlp = nlp_data(
type
)        path = r'c:\users\administrator\downloads\zheng_bo_pu-nlpcc2014_sentiment-master\nlpcc2014_sentiment\sample.{}.txt'
.format
(type
)if __name__ ==
'__main__'
:    main(
)

if self.

type
=="negative"
:    negative =
open
('./20200312/negative.txt'
,'a'
,encoding=
"utf-8"
)    negative.write(datas)
else
:    positive =
open
('./20200312/positive.txt'
,'a'
,encoding=
"utf-8"
)    positive.write(datas)

以上就是本次程式所有的關鍵**,下面我們把資料集上傳至easydl:

接下來 我們用這些訓練資料進行訓練:

準確率在85%作用,看來效果還是不錯的,如果資料集更多,效果應該會更好

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