文本數(shù)據(jù)分析（一）：基本框架

在文本數(shù)據(jù)分析基本框架中，我們涉及到了六個(gè)步驟：

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)挖掘和可視化

模型構(gòu)建

模型評(píng)估

雖然框架需要迭代，但是我們先將其看作是一個(gè)線性的過(guò)程：

修正過(guò)的文本數(shù)據(jù)處理框架（依然很簡(jiǎn)單……）

很顯然，文本數(shù)據(jù)預(yù)處理位于框架的第二步，這一步所包含的詳細(xì)步驟有以下兩個(gè)：

在原始文本語(yǔ)料上進(jìn)行預(yù)處理，為文本挖掘或NLP任務(wù)做準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)預(yù)處理分為好幾步，其中有些步驟可能適用于給定的任務(wù)，也可能不適用。但通常都是標(biāo)記化、歸一化和替代的其中一種（tokenization, normalization, substitution）。

通常，我們會(huì)選取一段預(yù)先準(zhǔn)備好的文本，對(duì)其進(jìn)行基本的分析和變換，遺留下更有用的文本數(shù)據(jù)，方便之后更深入、更有意義的分析任務(wù)。接下來(lái)將是文本挖掘或自然語(yǔ)言處理工作的核心工作。

所以再次重復(fù)以便，文本預(yù)處理的三個(gè)主要組成部分：

標(biāo)記化（tokenization）

歸一化（normalization）

替換（substitution）

在下面介紹預(yù)處理方法的過(guò)程中，我們需要時(shí)刻牢記這三個(gè)概念。

文本預(yù)處理框架

接下來(lái)，我們將介紹這個(gè)框架的概念，而不涉及工具。在下一篇文章中我們會(huì)降到這些步驟的安裝過(guò)程，看看它們是如何在Python中實(shí)現(xiàn)的。

文本數(shù)據(jù)預(yù)處理框架

1.標(biāo)記化（Tokenization）

標(biāo)記化是將文本中的長(zhǎng)字符串分割成小的片段或者tokens的過(guò)程。大段文字可以被分割成句子，句子又可以被分割成單詞等等。只有經(jīng)過(guò)了tokenization，才能對(duì)文本進(jìn)行進(jìn)一步的處理。Tokenization同樣被稱作文本分割或者詞法分析。有時(shí)，分割（segmentation）用來(lái)表示大段文字編程小片段的過(guò)程（例如段落或句子）。而tokenization指的是將文本變?yōu)橹挥脝卧~表示的過(guò)程。

這一過(guò)程聽(tīng)起來(lái)很直接，但事實(shí)并非如此。在較大的文本中如何識(shí)別句子？你的第一反應(yīng)一定是“用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)”。

的確，下面的句子用傳統(tǒng)的分割方法很容易理解：

The quick brown fox jumps over the lazy dog.

但是下面這句呢：

Dr. Ford did not ask Col. Mustard the name of Mr. Smith’s dog.

還有這個(gè)：

“What is all the fuss about?” Asked Mr. Peters.

上面的都只是簡(jiǎn)單的句子，那么單詞又怎樣呢？

This full-time student isn’t living in on-campus housing, and she’s not wanting to visit Hawai’i.

我們應(yīng)該意識(shí)到，許多策略不只是針對(duì)句子分割，而是針對(duì)分割的邊界確定之后應(yīng)該做什么。例如，我們可能會(huì)采用一種分割策略，它能夠（正確地）將單詞“she’s”的tokens之間特定邊界標(biāo)識(shí)識(shí)別為撇號(hào)（單獨(dú)用空格標(biāo)記的策略不足以識(shí)別這一點(diǎn)）。但是我們可以從多種策略中選擇，例如是將標(biāo)點(diǎn)符號(hào)保留在單詞的某一部分中或是一同舍棄。其中一種方法似乎是正確的，并且似乎不會(huì)構(gòu)成實(shí)際的問(wèn)題。但是仔細(xì)想想，在英語(yǔ)中我們還需要考慮其他特殊情況。

即，當(dāng)我們將文本分割成句子時(shí)，是否應(yīng)該保留句末分隔符？我們是否在意句子在哪里結(jié)束？

2.歸一化（Normalization）

再進(jìn)一步處理之前，文本需要進(jìn)行歸一化。歸一化指的是一系列相關(guān)的任務(wù)，能夠?qū)⑺形谋痉旁谕凰絽^(qū)域上：將所有文本轉(zhuǎn)化成同樣的實(shí)例，刪除標(biāo)點(diǎn)，將數(shù)字轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的文字等等。對(duì)文本進(jìn)行歸一化可以執(zhí)行多種任務(wù)，但是對(duì)于我們的框架，歸一化有3個(gè)特殊的步驟：

詞干提取（stemming）

詞形還原（lemmatizatiion）

其他

詞干提取

詞干提取是刪除詞綴的過(guò)程（包括前綴、后綴、中綴、環(huán)綴），從而得到單詞的詞干。

詞形還原

詞形還原與詞干提取相關(guān)，不同的是，詞形還原能夠捕捉基于詞根的規(guī)范單詞形式。

例如，對(duì)“better”一詞進(jìn)行詞干提取，可能無(wú)法生成另一個(gè)詞根的詞。然而對(duì)其進(jìn)行詞形還原，就得到：

其他

詞形還原和詞干提取是文本預(yù)處理的主要部分，所以這兩項(xiàng)一定要認(rèn)真對(duì)待。他們不是簡(jiǎn)單地文本操作，而要依賴語(yǔ)法規(guī)則和對(duì)規(guī)則細(xì)致的理解。

然而，還有許多其他步驟可以幫助處理文本，讓它們變成平等的地位，其中有一些只是簡(jiǎn)單地替換或刪除。其他重要的方法包括：

將所有字母變成小寫

刪除數(shù)字（或者將數(shù)字換成對(duì)應(yīng)的文字）

刪除標(biāo)點(diǎn)（者通常是tokenization的一部分，但是仍然需要在這一步做）

刪除空白格

刪除默認(rèn)停止詞

停止詞是那些在對(duì)文本進(jìn)一步與處理之前需要過(guò)濾掉的單詞，因?yàn)檫@些單詞并不影響整體意義。例如“the”、“and”、“a”這些詞。下面的例子就表明，即使刪除停止詞，句子的意思也很容易理解。

刪除特定的停止詞

刪除稀疏的特定詞語(yǔ)（盡管不是必須的）

在這里，我們應(yīng)該清除文本預(yù)處理很大程度上依賴于預(yù)先建立的詞典、數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則。在我們下一篇用Python進(jìn)行預(yù)處理的文章中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這些支持工具會(huì)非常有用。

3.噪聲清除

噪聲消除延續(xù)了框架的替代任務(wù)。雖然框架的前兩個(gè)主要步驟（標(biāo)記化和歸一化）通常適用于幾乎任何的文本或項(xiàng)目，噪聲去除是預(yù)處理框架中一個(gè)更加具體的部分。

再次記住，我們的處理過(guò)程并不是線性的，其中的過(guò)程必須以特定的順序進(jìn)行，視具體情況而定。因此，噪聲消除可以發(fā)生在上述步驟之前或之后，或者是某個(gè)時(shí)刻。

具體來(lái)說(shuō)，假設(shè)我們從網(wǎng)上獲取了一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)，并且以原始的web格式存儲(chǔ)，那么我們可以認(rèn)為文本很大程度上可能有HTML或XML標(biāo)簽。盡管這種對(duì)元數(shù)據(jù)的思考可以作為文本收集或組裝的過(guò)程中的一部分，但它取決于數(shù)據(jù)是如何獲取和收集的。在上一篇文章中，我簡(jiǎn)單講述了如何從維基百科中獲取原始數(shù)據(jù)并搭建語(yǔ)料庫(kù)。由于我們控制了數(shù)據(jù)收集的過(guò)程，因此在這時(shí)處理噪聲也是可行的。

但情況并非總是如此。如果你正在使用的語(yǔ)料庫(kù)很嘈雜，你必須處理它。數(shù)據(jù)分析的效果80%都在于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。

好消息是，此時(shí)可以用到模式匹配：

刪除文件標(biāo)題、頁(yè)腳

刪除HTML、XML等標(biāo)記和元數(shù)據(jù)

從其他格式（如JSON）或數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)

如果你害怕正則表達(dá)式，這可能會(huì)成為文本預(yù)處理的一部分

噪聲消除和數(shù)據(jù)收集之間的界限很模糊，因此噪聲消除必須在其他步驟之前進(jìn)行。例如，從JSON結(jié)構(gòu)中獲取的文本顯然要在tokenization之前消除噪音。