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文本预处理

1 词向量表示

1.1 word2vec之skipgram方式：

• 定义：给你一段文本，选定特定的窗口长度，然后利用中间词来预测上下文

• 实现过程：1、选定一个窗口长度：3、5、7等；2、指定词向量的维度：人为规定

 

• 获取词向量

1.2 Fasttext实现word2vec的训练

• 基本过程：

  • 导包：fasttext

  • 获取数据集

  • 训练和保存

  • 加载使用

  # 导入fasttext
  import fasttext
  ​
  def dm_fasttext_train_save_load():# 1 使用train_unsupervised(无监督训练方法) 训练词向量mymodel = fasttext.train_unsupervised('./data/fil9')print('训练词向量 ok')
  ​# 2 save_model()保存已经训练好词向量 # 注意，该行代码执行耗时很长 mymodel.save_model("./data/fil9.bin")print('保存词向量 ok')
  ​# 3 模型加载mymodel = fasttext.load_model('./data/fil9.bin')print('加载词向量 ok')
  ​
  ​
  # 步骤1运行效果如下：
  有效训练词汇量为124M, 共218316个单词
  Read 124M words
  Number of words:  218316
  Number of labels: 0
  Progress: 100.0% words/sec/thread:   53996 lr:  0.000000 loss:  0.734999 ETA:   0h 0m
  ​

1.3 WordEmbedding词向量

• 定义：将词映射到指定维度的空间：词向量的一种表示方法

• 实现过程

  def dm02_nnembeding_show():
  ​# 1 对句子分词 word_listsentence1 = '传智教育是一家上市公司，旗下有黑马程序员品牌。我是在黑马这里学习人工智能'sentence2 = "我爱自然语言处理"sentences = [sentence1, sentence2]
  ​word_list = []for s in sentences:word_list.append(jieba.lcut(s))# print('word_list--->', word_list)
  ​# 2 对句子word2id求my_token_list，对句子文本数值化sentence2idmytokenizer = Tokenizer()mytokenizer.fit_on_texts(word_list)# print(mytokenizer.index_word, mytokenizer.word_index)
  ​# 打印my_token_listmy_token_list = mytokenizer.index_word.values()print('my_token_list-->', my_token_list)
  ​# 打印文本数值化以后的句子sentence2id = mytokenizer.texts_to_sequences(word_list)print('sentence2id--->', sentence2id, len(sentence2id))
  ​# 3 创建nn.Embedding层embd = nn.Embedding(num_embeddings=len(my_token_list), embedding_dim=8)# print("embd--->", embd)# print('nn.Embedding层词向量矩阵-->', embd.weight.data, embd.weight.data.shape, type(embd.weight.data))
  ​# 4 创建SummaryWriter对象 词向量矩阵embd.weight.data 和 词向量单词列表my_token_listsummarywriter = SummaryWriter()summarywriter.add_embedding(embd.weight.data, my_token_list)summarywriter.close()
  ​# 5 通过tensorboard观察词向量相似性# cd 程序的当前目录下执行下面的命令# 启动tensorboard服务 tensorboard --logdir=runs --host 0.0.0.0# 通过浏览器，查看词向量可视化效果 http://127.0.0.1:6006
  ​print('从nn.Embedding层中根据idx拿词向量')# # 6 从nn.Embedding层中根据idx拿词向量for idx in range(len(mytokenizer.index_word)):tmpvec = embd(torch.tensor(idx))print('%4s'%(mytokenizer.index_word[idx+1]), tmpvec.detach().numpy())

• 可视化：

  • 工具：tensorboard

  • 命令： tensorboard --logdir=runs --host 0.0.0.0

2 文件数据分析

定义：

文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题,

2.1 获取标签数量分布

作用

在深度学习模型评估中: 我们一般使用ACC作为评估指标, 若想将ACC的基线定义在50%左右, 则需要我们的正负样本比例维持在1:1左右, 否则就要进行必要的数据增强或数据删减.

代码实现：

def dm_label_sns_countplot():
​# 1 设置显示风格plt.style.use('fivethirtyeight')plt.style.use('fivethirtyeight')
​# 2 pd.read_csv 读训练集 验证集数据train_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer = './cn_data/train.tsv', sep='\t')dev_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer = './cn_data/dev.tsv', sep='\t')
​# 3 sns.countplot() 统计label标签的0、1分组数量sns.countplot(x='label', data = train_data)
​# 4 画图展示 plt.title() plt.show()plt.title('train_label')plt.show()
​# 验证集上标签的数量分布# 3-2 sns.countplot() 统计label标签的0、1分组数量sns.countplot(x='label', data = dev_data)
​# 4-2 画图展示 plt.title() plt.show()plt.title('dev_label')plt.show()

2.2 获取句子长度分布

作用

通过绘制句子长度分布图, 可以得知我们的语料中大部分句子长度的分布范围, 因为模型的输入要求为固定尺寸的张量，合理的长度范围对之后进行句子截断补齐(规范长度)起到关键的指导作用.

代码实现

def dm_len_sns_countplot_distplot():# 1 设置显示风格plt.style.use('fivethirtyeight')plt.style.use('fivethirtyeight')
​# 2 pd.read_csv 读训练集 验证集数据train_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./cn_data/train.tsv', sep='\t')dev_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./cn_data/dev.tsv', sep='\t')
​# 3 求数据长度列 然后求数据长度的分布train_data['sentence_length'] =  list( map(lambda x: len(x), train_data['sentence']))
​# 4 绘制数据长度分布图-柱状图sns.countplot(x='sentence_length', data=train_data)# sns.countplot(x=train_data['sentence_length'])plt.xticks([]) # x轴上不要提示信息# plt.title('sentence_length countplot')plt.show()
​# 5 绘制数据长度分布图-曲线图sns.displot(x='sentence_length', data=train_data)# sns.displot(x=train_data['sentence_length'])plt.yticks([]) # y轴上不要提示信息plt.show()
​# 验证集# 3 求数据长度列 然后求数据长度的分布dev_data['sentence_length'] = list(map(lambda x: len(x), dev_data['sentence']))
​# 4 绘制数据长度分布图-柱状图sns.countplot(x='sentence_length', data=dev_data)# sns.countplot(x=dev_data['sentence_length'])plt.xticks([])  # x轴上不要提示信息# plt.title('sentence_length countplot')plt.show()
​# 5 绘制数据长度分布图-曲线图sns.displot(x='sentence_length', data=dev_data)# sns.displot(x=dev_data['sentence_length'])plt.yticks([])  # y轴上不要提示信息plt.show()

2.3 获取正负样本散点图分布

作用

通过查看正负样本长度散点图, 可以有效定位异常点的出现位置, 帮助我们更准确进行人工语料审查.

代码实现

def dm03_sns_stripplot():# 1 设置显示风格plt.style.use('fivethirtyeight')plt.style.use('fivethirtyeight')
​# 2 pd.read_csv 读训练集 验证集数据train_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./cn_data/train.tsv', sep='\t')dev_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./cn_data/dev.tsv', sep='\t')
​# 3 求数据长度列 然后求数据长度的分布train_data['sentence_length'] = list(map(lambda x: len(x), train_data['sentence']))
​# 4 统计正负样本长度散点图 （对train_data数据，按照label进行分组，统计正样本散点图）sns.stripplot(y='sentence_length', x='label', data=train_data)plt.show()
​sns.stripplot(y='sentence_length', x='label', data=dev_data)plt.show()

2.4 获取不同词汇总数统计

代码实现

# 导入jieba用于分词
# 导入chain方法用于扁平化列表
import jieba
from itertools import chain
​
# 进行训练集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
train_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])))
print("训练集共包含不同词汇总数为：", len(train_vocab))
​
# 进行验证集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
valid_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), valid_data["sentence"])))
print("训练集共包含不同词汇总数为：", len(valid_vocab))

​

2.5 获取数据集形容词词云

# 使用jieba中的词性标注功能
import jieba.posseg as pseg
from wordcloud import WordCloud
​
# 每句话产生形容词列表
def get_a_list(text):r = []
​# 使用jieba的词性标注方法切分文本 找到形容词存入到列表中返回for g in pseg.lcut(text):if g.flag == "a":r.append(g.word)return r
​
# 根据词云列表产生词云
def  get_word_cloud(keywords_list):# 实例化词云生成器对象wordcloud = WordCloud(font_path="./SimHei.ttf", max_words=100, background_color='white')# 准备数据keywords_string = " ".join (keywords_list)# 产生词云wordcloud.generate(keywords_string)
​# 画图plt.figure()plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")plt.axis('off')plt.show()
​
​
# 思路分析 训练集正样本词云 训练集负样本词云
# 1 获得训练集上正样本 p_train_data
#   eg: 先使用逻辑==操作检索符合正样本 train_data[train_data['label'] == 1]
# 2 获取正样本的每个句子的形容词 p_a_train_vocab = chain(*map(a,b))
# 3 调用绘制词云函数
def dm_word_cloud():# 1 获得训练集上正样本p_train_data#   eg: 先使用逻辑==操作检索符合正样本 train_data[train_data['label'] == 1]train_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./cn_data/train.tsv', sep='\t')p_train_data = train_data[train_data['label'] == 1 ]['sentence']
​# 2 获取正样本的每个句子的形容词 p_a_train_vocab = chain(*map(a,b))p_a_train_vocab = list(chain(*map(lambda x: get_a_list(x) , p_train_data)))# print(p_a_train_vocab)# print(list(p_a_train_vocab))
​# 3 调用绘制词云函数get_word_cloud(p_a_train_vocab)
​
​print('*' * 60 )# 训练集负样本词云n_train_data = train_data[train_data['label'] == 0 ]['sentence']
​# 2 获取正样本的每个句子的形容词 p_a_train_vocab = chain(*map(a,b))n_a_train_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x) , n_train_data)  )# print(n_a_dev_vocab)# print(list(n_a_dev_vocab))
​# 3 调用绘制词云函数get_word_cloud(n_a_train_vocab)

作用：

根据高频形容词词云显示, 我们可以对当前语料质量进行简单评估, 同时对违反语料标签含义的词汇进行人工审查和修正, 来保证绝大多数语料符合训练标准