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        常见的预处理任务包括：

• 文本规范化——将文本转换为标准表示形式，例如全部小写。
• 删除停用词、标点符号、特殊单词或文本片段，例如井号标签、URL、表情符号、非 ASCII 字符等。
• 词干提取——从文本单词中删除后缀
• 词形化 - 将单词转化为它们的引理形式（引理是字典中存在的单词的形式）。
• 拼写更正——更正任何拼写错误
• 通过绘图进行探索性分析

        NLTK、SpaCy 等库提供内置的文本预处理功能。

二、文本预处理

2.1 文本预处理的好处

• 降维：包含许多单词的文本文档可以表示为多维向量。文档的每个单词都是向量的维度之一。应用文本处理有助于删除对您所针对的实际 NLP 任务可能没有意义的单词，从而减少数据的维度，这反过来又有助于解决维数灾难问题并提高 NLP 任务的性能。

2.2 文本预处理

        下载到您的计算机并将其加载到 pandas 数据框中。如果使用 read_csv()，请使用编码 = 'latin-1'。数据集有很多列，我们只对这篇关于文本预处理的文章的原始推文列感兴趣。

# Read the dataset into a dataframe
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv('Corona_NLP_train.csv',  encoding='latin-1')
train_data.head()# Remove the columns not relevant to Text-Preprocessing Task
train_data = train_data.drop(['UserName', 'ScreenName', 'Location', 'TweetAt', 'Sentiment'], axis = 1)
train_data.columns

2.3 小写转换

#1. Case Conversion to Lower Case
train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].str.lower()
train_data.head()

2.4 删除停用词和标点符号

#Remove stop words and punctuation marks
#https://stackoverflow.com/questions/29523254/python-remove-stop-words-from-pandas-dataframe
import nltk
import string
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('english')
stopwordsandpunct = stop_words + list(string.punctuation)train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(lambda w:' '.join(w for w in w.split() if w not in stopwordsandpunct))
train_data['OriginalTweet']

2.5 删除 URL

# Remove URLs from all the tweets
import re
def remove_url(tweet):tweet = re.sub(r'\w+:\/{2}[\d\w-]+(\.[\d\w-]+)*(?:(?:\/[^\s/]*))*', '', tweet)return tweettrain_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(remove_url)
train_data['OriginalTweet'].head()

2.6 删除提及和井号标签

# remove mentions and hashtags
def remove_mentions_hashs(tweet):tweet = re.sub("@[A-Za-z0-9_]+","", tweet) #Remove mentionstweet = re.sub("#[A-Za-z0-9_]+","", tweet) #Remove hashtagsreturn tweettrain_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(remove_mentions_hashs)
train_data['OriginalTweet'].head()

2.7 删除表情符号

# Removing emojis from tweets
# Source Credit: https://stackoverflow.com/a/49146722/330558
import re
def remove_emojis(tweet):pat = re.compile("["u"\U0001F600-\U0001F64F"  # emoticonsu"\U0001F300-\U0001F5FF"  # symbols & pictographsu"\U0001F680-\U0001F6FF"  # transport & map symbolsu"\U0001F1E0-\U0001F1FF"  # flags (iOS)u"\U00002702-\U000027B0"u"\U000024C2-\U0001F251""]+", flags=re.UNICODE)return pat.sub(r'', tweet)train_data['OriginalTweet'] =train_data['OriginalTweet'].apply(remove_emojis)
train_data.head()

2.8 删除非 ASCII 字符

#https://docs.python.org/2/library/unicodedata.html#unicodedata.normalize
import unicodedata
def remove_nonascii(text):text = unicodedata.normalize('NFKD', text).encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8', 'ignore')# apply compatibility decompositionreturn text
train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(remove_nonascii)
train_data.head()

2.9 删除空字符串

import string
def remove_empty_strings1(tweet):tweet = re.sub(r"^\s+|\s+$", 'NaN', tweet)return tweet
train_data['OriginalTweet'] =train_data['OriginalTweet'].apply(remove_empty_strings1)

2.10 删除主题标签、URL 后删除所有包含 NaN 的行

train_data = train_data[train_data['OriginalTweet'] != 'NaN']# Now resetting index of Data frame
train_data = train_data.reset_index(drop = True)

三、文本内容预处理

3.1 使用 TextBlob 进行拼写更正

# Spelling correction
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from textblob import TextBlob   
train_data['SpellCorrectedTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(lambda x : str(TextBlob(x).correct()))
train_data.head()

3.2 使用 NLTK 的内置 Tokenizer 进行标记化

# Now we will perform tokenization
import nltk
from nltk import word_tokenize
tokenizer = nltk.tokenize.WhitespaceTokenizer()
def tokenize(text):return tokenizer.tokenize(text)train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(tokenize)
train_data['OriginalTweet'].head()

3.3 使用 NLTK 的 WordNetLemmatizer 进行词形还原

import nltk
tokenizer = nltk.tokenize.WhitespaceTokenizer()
lemmatizer = nltk.stem.WordNetLemmatizer()def lemmatize(text):return [lemmatizer.lemmatize(w) for w in text]train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(lemmatize)
train_data.head()

3.4 使用 NLTK 的 PorterStemmer 进行词干提取

# Stemming
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()def stemming(text):return [stemmer.stem(w) for w in text]train_data['OriginalTweet'] = train_data['OriginalTweet'].apply(stemming)
train_data.head()

3.5 计算推文中最常见的单词

# Counting most frequent words in tweets
#https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools.chain
import itertools
import collections
all_tweets = list(train_data["OriginalTweet"])
all_tokens = list(itertools.chain(*all_tweets))
token_counts = collections.Counter(all_tokens)# Print 10 most common words with their frequency
print(token_counts.most_common(10))# Convert above words and frequencies to a dataframe
df = pd.DataFrame(token_counts.most_common(20), columns=['Token','Count'])
df.head()# Plotting frequencies using Matplotlib barplot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (12,8)
df.sort_values(by = 'Count').plot.bar(x='Token', y='Count')
plt.title('Most Used Words')
plt.show()

四、总结

        本文总结出关于文本预处理的大多数处理方法。对于文本处理的实际过程，可以抽取某些过程进行整合处理。对于更加特殊的处理也可以特别处理。

        下一篇文章介绍文本表示技术：

使用 Python 进行自然语言处理第 4 部分：文本表示