文本预处理、词干提取、词形还原与循环神经网络在自然语言处理中的应用

### 文本预处理、词干提取、词形还原与循环神经网络在自然语言处理中的应用 #### 1. 文本预处理：数字替换 在文本处理中，为了使输出标准化，我们常常需要对数字进行统一处理。数字可以用数字形式（如 9、8、7）或文字形式（如 nine、eight、seven）表示。为了避免将“1”和“one”视为不同实体，我们可以将它们转换为统一的表示形式。以下是使用 Python 实现的代码： ```python import inflect def to_digit(digit): i = inflect.engine() if digit.isdigit(): output = i.number_to_words(digit) else: output = digit return output input_text = ["1","two","3"] output_text = [to_digit(x) for x in input_text] print('Input: ' + str(input_text)) print('Output: ' + str(output_text)) ``` 上述代码将数字转换为文字形式。不过，在处理电话号码时，可能不需要像处理普通数字那样进行转换。例如： ```python input_text = ["0800118118"] output_text = [to_digit(x) for x in input_text] print('Input: ' + str(input_text)) print('Output: ' + str(output_text)) ``` 在这种情况下，完整的文本表示可能并不适用，有时我们可以选择从输入文本中删除长数字。 #### 2. 词干提取和词形还原的概念 在语言中，词形变化是通过修改共同的词根来表达不同的语法类别，如时态、语气或性别。这通常涉及改变单词的前缀或后缀，有时甚至是整个单词。例如： - **动词时态变化**： - “Run” -> “Runs”（添加 “s” 后缀变为现在时） - “Run” -> “Ran”（将中间字母改为 “a” 变为过去时） - “To be” -> “Is”（现在时） - “To be” -> “Was”（过去时） - “To be” -> “Will be”（将来时，添加情态动词） - **名词词形变化**： - “Cat” -> “Cats”（复数形式） - “Cat” -> “Cat's”（所有格） - “Cat” -> “Cats'”（复数所有格） 词干提取和词形还原就是找到这些词根的过程。词干提取是一种算法过程，通过截断单词的末尾来得到共同的词根；而词形还原则是利用真实的词汇和对单词本身的结构分析，来找到单词的真正词根，即词元。 #### 3. 词干提取 词干提取是通过修剪单词末尾来获取其词干的算法过程。在英语中，常用的词干提取器之一是 Porter Stemmer。以下是使用 Python 和 NLTK 实现 Porter Stemmer 的步骤： 1. **创建 Porter Stemmer 实例**： ```python from nltk.stem import PorterStemmer porter = PorterStemmer() ``` 2. **对单个单词进行词干提取**： ```python word_list = ["see","saw","cat", "cats", "stem", "stemming","lemma","lemmatization","known","knowing","time", "timing","football", "footballers"] for word in word_list: print(word + ' -> ' + porter.stem(word)) ``` 3. **对整个句子进行词干提取**： ```python from nltk.tokenize import word_tokenize def SentenceStemmer(sentence): tokens=word_tokenize(sentence) stems=[porter.stem(word) for word in tokens] return " ".join(stems) print(SentenceStemmer('The cats and dogs are running')) ``` Porter Stemmer 虽然在很多情况下能有效提取词干，但也存在局限性。例如，“saw” 无法正确还原为 “see”。这是因为词干提取是基于一系列逻辑规则，很难定义一套能正确处理所有单词的规则，尤其是英语中那些根据时态完全改变形式的单词。 #### 4. 词形还原 词形还原与词干提取不同，它将单词还原为其词元。例如，“ran” 的词干是 “ran”，而其词元是 “run”。词形还原过程会利用预计算的词元和相关单词，以及单词在句子中的上下文来确定正确的词元。我们可以使用 NLTK 中的 WordNet Lemmatizer 进行词形还原。以下是具体步骤： 1. **创建 WordNet Lemmatizer 实例**： ```python from nltk.stem import WordNetLemmatizer import nltk nltk.download('wordnet') wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer() ``` 2. **对一些单词进行词形还原**： ```python print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('horses')) print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('wolves')) print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('mice')) print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('cacti')) ``` 词形还原在大多数情况下比词干提取效果更好，例如它能将 “mice” 还原为 “mouse”，而词干提取无法做到。但词形还原也有局限性，它依赖于内置的单词索引，对于新的或编造的单词可能无法很好地处理。例如： ```python print(wordnet_lemmatizer.lemmatize('madeupwords')) print(porter.stem('madeupwords')) ``` 此外，词形还原需要单词的上下文信息才能正确还