文本预处理
读取数据集
-
将文本作为字符串加载到内存中。
-
将字符串拆分为词元（如单词和字符）。
-
建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。
-
将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。
文本下载连接：https://www.gutenberg.org/ebooks/35
我们将每一行都读取到列表中
import collections
import re
from d2l import torch as d2l
#@save
d2l.DATA_HUB['time_machine'] = (d2l.DATA_URL + 'timemachine.txt',
'090b5e7e70c295757f55df93cb0a180b9691891a')
def read_time_machine():
with open(d2l.download('time_machine'),'r') as f:
lines = f.readlines()
return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]
lines = read_time_machine()
print(f'# 文本总行数:{
len(lines)}')
print(lines[0])
print(lines[10])
词元化
将文本行列表作为输入，针对每一行字符串 将其拆分为一个单词列表，这里称之为词元列表，词元是文本的基本单位，最后返回一个由词元列表组成的列表，其中的每一个词元都是一个字符串。
def tokensize(lines,token = 'word'):
"""将文本行拆分为单词或者字符词元"""
if token == 'word':
return [line.split() for line in lines]
elif token == 'char':
return [list(line) for line in lines]
else:
print('错误 未知词元类型:' + token)
tokens = tokensize(lines)
for i in range(11):
print(tokens[i])
# 文本总行数:3221
the time machine by h g wells
twinkled and his usually pale face was flushed and animated the
['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells']
[]
[]
[]
[]
['i']
[]
[]
['the', 'time', 'traveller', 'for', 'so', 'it', 'will', 'be', 'convenient', 'to', 'speak', 'of', 'him']
['was', 'expounding', 'a', 'recondite', 'matter', 'to', 'us', 'his', 'grey', 'eyes', 'shone', 'and']
['twinkled', 'and', 'his', 'usually', 'pale', 'face', 'was', 'flushed', 'and', 'animated', 'the']
词表
词元类型是字符串 但是模型需要的输入是数字。将字符串类型的词元映射到从0开始的数字索引中，但是首先需要对所有单词进行统计，得到所有的唯一词元，最后的统计结果称之为语料库。然后根据每一个单词词元的出现频率，分配一个数字索引。
class Vocab: #@save
"""文本词表"""
def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):
if tokens is None:
tokens = []
if reserved_tokens is None:
reserved_tokens = []
# 按出现频率排序
counter = count_corpus(tokens)
self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1],
reverse=True)
# 未知词元的索引为0
self.idx_to_token = ['<unk>'] + reserved_tokens
self.token_to_idx = {
token: idx
for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}
for token, freq in self._token_freqs:
if freq < min_freq:
break
if token not in self.token_to_idx:
self.idx_to_token.append(token)
self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1
def __len__(self):
return len(self.idx_to_token)
def __getitem__(self, tokens):
if not isinstance(tokens, (list, tuple)):
return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)
return [self.__getitem__(token) for token in tokens]
def to_tokens(self, indices):
if not isinstance(indices, (list, tuple)):
return self.idx_to_token[indices]
return [self.idx_to_token[index] for index in indices]
@property
def unk(self): # 未知词元的索引为0
return 0
@property
def token_freqs(self):
return self._token_freqs
def count_corpus(tokens): #@save
"""统计词元的频率"""
# 这里的tokens是1D列表或2D列表
if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):
# 将词元列表展平成一个列表
tokens = [token for line in tokens for token in line]
return collections.Counter(tokens)
vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[:10])
- 将每一行文本的每一个词元都转换为索引
for i in [0, 10]:
print('文本:', tokens[i])
print('索引:', vocab[tokens[i]])
整合语料库
- 返回时光机器数据集的词元索引列表和词表
def load_corpus_time_machine(max_tokens=-1): #@save
"""返回时光机器数据集的词元索引列表和词表"""
lines = read_time_machine()
tokens = tokenize(lines, 'char')
vocab = Vocab(tokens)
# 因为时光机器数据集中的每个文本行不一定是一个句子或一个段落，
# 所以将所有文本行展平到一个列表中
corpus = [vocab[token] for line in tokens for token in line]
if max_tokens > 0:
corpus = corpus[:max_tokens]
return corpus, vocab
corpus, vocab = load_corpus_time_machine()
len(corpus), len(vocab)