python para análisis de texto

python para análisis de texto

Python tiene muchas bibliotecas y herramientas poderosas para el análisis de texto. Aquí hay una tubería de análisis de texto simple, usando algunas bibliotecas y herramientas comunes de Python:

1. Leer datos de texto: utilice la función integrada open() de Python o bibliotecas de terceros como Pandas para leer archivos de texto, por ejemplo

import pandas as pd
data = pd.read_csv('text_data.csv')

2. Limpie los datos de texto: use la manipulación de cadenas y las bibliotecas de expresiones regulares de Python para limpiar los datos de texto, por ejemplo:

import re
def clean_text(text):
    # 去除标点符号
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    return text

data['clean_text'] = data['text'].apply(clean_text)

3. Segmentación de palabras: use la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural de Python como NLTK o spaCy para la segmentación de palabras, por ejemplo:

import nltk

nltk.download('punkt') # 下载必要的数据

def tokenize(text):
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    return tokens

data['tokens'] = data['clean_text'].apply(tokenize)

4. Eliminar palabras vacías: use la lista de palabras vacías de NLTK o spaCy para eliminar palabras vacías, por ejemplo:

from nltk.corpus import stopwords

nltk.download('stopwords') # 下载必要的数据

def remove_stopwords(tokens):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    return filtered_tokens

data['tokens_without_stopwords'] = data['tokens'].apply(remove_stopwords)

5. Derivación o lematización: use NLTK o spaCy para la lematización o lematización, por ejemplo:

from nltk.stem import PorterStemmer

stemmer = PorterStemmer()

def stem_tokens(tokens):
    stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]
    return stemmed_tokens

data['stemmed_tokens'] = data['tokens_without_stopwords'].apply(stem_tokens)

6. Estadísticas de frecuencia de palabras: use las estructuras de datos integradas de Python, como diccionarios o bibliotecas de terceros, como CountVectorizer, para estadísticas de frecuencia de palabras, por ejemplo:

from collections import Counter

word_counts = Counter()

for tokens in data['stemmed_tokens']:
    word_counts.update(tokens)

print(word_counts.most_common(10))

Estos son algunos pasos básicos, puede utilizar diferentes bibliotecas y herramientas para el análisis de texto según sus necesidades específicas.

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Este artículo es publicado por mdnice multiplataforma