自然语言处理

一、字符串操作

去空格及特殊符号

s = ' hello, world!'
#默认把左右空格去掉
print s.strip()
print s.lstrip(' hello, ')
print s.rstrip('!')

查找字符

# < 0 为未找到
sStr1 = 'strchr'
sStr2 = 'tr'
#找到返回目标子串开始下标
nPos = sStr1.index(sStr2)
print nPos

大小写：upper()和lower()方法

删除字符串：分片的方式

比价字符串：cmp（）

分割

s = 'ab,cde,fgh,ijk'
print(s.split(','))

二、正则表达式

https://regexr.com/验证网站，FQ进

https://alf.nu/RegexGolf练习网站

字符：

.:匹配除换行符外所有字符

\d:所有数字

\D:所有除数字外所有字符

\s：空格、table键、换行

\S：除掉所有空格、table键、换行外所有

\w:数字，字符和下划线（大小写都有）

对应大写都是除掉小写对应的规则的字符，即反规则

数量词：

{n}:找到两个对应前边规则的字符

{m,n}找到m-n个前边规则的字符：\d{2-4}找到长度为2到4的连续数字串

？：前边规则出现1次或者0次的:and?:an或者and都可以

*：匹配到前边规则结束，即0到无限个，abc*:abc或者abccccccc或者ab

+:1到无限个

用括号可以表示规则组合：（ab）*:ababababab

[]:中括号里表示想要的字符[abc]：想要a和b和c [a-g]:想要a-g的

边界词：

^:后边跟规则，代表以xx开头的

$:前边加规则，代表以xx结尾：^ab$:以a开头，b结尾的

|：前后都加规则，代表或者

python中正则表达式模块：re

使用re的一般步骤是

1.将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例
2.使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）
3.使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

# encoding: UTF-8
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象,格式是r'模式串'
pattern = re.compile(r'hello.*\!')
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello, hanxiaoyang! How are you?')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()

三、jieba中文处理

3.1基本分词函数与用法

jieba.cut函数：

需要分词的字符串
cut_all 参数用来控制是否采用全模式
HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型

jieba.cur_for_search方法接受两个参数

需要分词的字符串
是否使用 HMM 模型。

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=True)
print seg_list
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我在学习自然语言处理", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他毕业于上海交通大学，在百度深度学习研究院进行研究")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
#cut_for_search的划分粒度很细
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在哈佛大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

添加用户自定义词典

针对自己的场景，可能会有一些领域内的专有词汇

1.可以用jieba.load_userdict(file_name)加载用户字典
2.少量的词汇可以自己用下面方法手动添加：
- 用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 在程序中动态修改词典
- 用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

关键词提取：

1.基于TF-IDF算法的关键词提取

jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=n,withWeight = False,allowPOS=())

sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选

import jieba.analyse as analyse
lines = open('NBA.txt').read()
print "  ".join(analyse.extract_tags(lines, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))

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