《python自然語言處理》第三章 加工原料文字

1. 編寫程式訪問本地和網路上的檔案（後的語言材料）

2.把文件分割成單獨的詞和標點符號（加工原料文字）

3.編寫程式產生格式化的輸出，把結果儲存在乙個檔案中

圖處理流程：

開啟乙個url，讀裡面html格式的內容，去除標記，並選擇字元的切片，然後分詞，是否轉換為nltk.text物件是可選擇的。我們也可以將所有詞彙小寫並提取詞彙表。

在這條流程後面還有很多操作。要正確理解它，這樣有助於明確其中提到的每個變數的型別。使用type(x)我們可以找出任一python物件x的型別，如type(1)是因為1是乙個整數。

當我們載入乙個url或檔案的內容時，或者當我們去掉html標記時，我們正在處理字串，也就是python的資料型別：

>>>raw=open('

document.txt
').read()>>>type(raw)
'str
'>

>>>tokens=nltk.word_tokenize(raw)>>>type(tokens)

'list
'>
>>>words=[w.lower()forwintokens]>>>type(words)
'list
'>
>>>vocab=sorted(set(words))>>>type(vocab)
'list
'>

from

__future__ import division
import nltk, re, pprint

from urllib.request import

urlopen
url = r'
'raw =urlopen(url).read()
raw = raw.decode('
utf-8')
print(raw)
#此時 type(raw) 是 

#

tokens = nltk.word_tokenize(raw)
#此時 type(tokens) 為 
text=nltk.text(tokens)
#此時 type(text) 為 ，從這個鍊錶建立乙個nltk文字，可以使用第一章語言處理方法

from bs4 import beautifulsoup

url="

"html =urlopen(url).read()
raw =beautifulsoup(html)
#會將html文件中的所有標籤清除,返回乙個只包含文字的字串
print
(raw.get_text)
#按照標準縮排格式輸出
print(raw.prettify())

import re

wordlist=[w for w in nltk.corpus.words.words('en')if w.islower()]
# $美元符號 ，它是正規表示式中有特殊用途的符號，用來匹配單詞的末尾
[w for w in wordlist if re.search('ed$',w)]

# 用空格分隔文字

re.split(r' ',raw)
# 遇到空白字元分開
re.split(r'\s+',raw)
# 遇到換行分開
使用nltk庫wordnetlemmatizer詞形歸併
對於任何乙個 nlp 流水線，如果想要對相同語義詞根的不同拼寫形式都做出統一回覆的話，那麼詞形歸併工具就很有用，它會減少必須要回覆的詞的數目，即語言模型的維度。利用詞形歸併工具，可以讓模型更一般化，當然也可能帶來模型精確率的降低，因為它會對同一詞根的不同拼寫形式一視同仁。
from nltk.stem import

wordnetlemmatizer
lemmatizer =wordnetlemmatizer()
#預設其為名詞
print(lemmatizer.lemmatize("
better
") )
#如果需要得到更精確的詞元，需要告訴 wordnetlemmatizer 你感興趣的詞性是什麼。
print(lemmatizer.lemmatize("
better
", pos="a"
) )print(lemmatizer.lemmatize("
goods
", pos="n"
) )new_tokens = [nltk.wordnetlemmatizer().lemmatize(t)for t in tokens]
1.訪問單個字元（索引）

2.訪問子字串（切片）
3.輸出字串
4.更多操作
#以讀檔案的模式開啟乙個檔案物件，使用python內建的open()函式，傳入檔名和標

示符f=open('
c:\\users\\yafang\\desktop\\doc.txt')
print
(f.read())
for line in
f:    
print(line.strip())#
strip()方法刪除輸入行結尾的換行符
如果檔案放在這，就不用寫路徑

				
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