Task02:文本预处理;语言模型;循环神经网络基础;
2020-03-05 07:51
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文本预处理
文本是一类序列数据,一篇文章可以看作是字符或单词的序列。
预处理通常包括四个步骤:
1.读入文本
import collections import re def read_time_machine(): with open('E:\202001learning\12.txt', 'r') as f: lines = [re.sub('[^a-z]+', ' ', line.strip().lower()) for line in f] return lines lines = read_time_machine() print('# sentences %d' % len(lines)) # # sentences 3221
2.分词
对每个句子进行分词,也就是将一个句子划分成若干个词(token),转换为一个词的序列。
def tokenize(sentences, token='word'): """Split sentences into word or char tokens""" if token == 'word': return [sentence.split(' ') for sentence in sentences] elif token == 'char': return [list(sentence) for sentence in sentences] else: print('ERROR: unkown token type '+token) tokens = tokenize(lines) tokens[0:2] # [['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells', ''], ['']]
3.建立字典,将每个词映射到一个唯一的索引(index)
为了方便模型处理,我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典(vocabulary),将每个词映射到一个唯一的索引编号。
class Vocab(object): def __init__(self, tokens, min_freq=0, use_special_tokens=False): counter = count_corpus(tokens) # : self.token_freqs = list(counter.items()) self.idx_to_token = [] if use_special_tokens: # padding, begin of sentence, end of sentence, unknown self.pad, self.bos, self.eos, self.unk = (0, 1, 2, 3) self.idx_to_token += ['', '', '', ''] else: self.unk = 0 self.idx_to_token += [''] self.idx_to_token += [token for token, freq in self.token_freqs if freq >= min_freq and token not in self.idx_to_token] self.token_to_idx = dict() for idx, token in enumerate(self.idx_to_token): self.token_to_idx[token] = idx 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] def count_corpus(sentences): tokens = [tk for st in sentences for tk in st] return collections.Counter(tokens) # 返回一个字典,记录每个词的出现次数
举例:用Time Machine作为语料构建字典
vocab = Vocab(tokens) print(list(vocab.token_to_idx.items())[0:10]) [('', 0), ('the', 1), ('time', 2), ('machine', 3), ('by', 4), ('h', 5), ('g', 6), ('wells', 7), ('i', 8), ('traveller', 9)]
4.将文本从词的序列转换为索引的序列,方便输入模型
使用字典,我们可以将原文本中的句子从单词序列转换为索引序列:
for i in range(8, 10): print('words:', tokens[i]) print('indices:', vocab[tokens[i]]) ''' words: ['the', 'time', 'traveller', 'for', 'so', 'it', 'will', 'be', 'convenient', 'to', 'speak', 'of', 'him', ''] indices: [1, 2, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0] words: ['was', 'expounding', 'a', 'recondite', 'matter', 'to', 'us', 'his', 'grey', 'eyes', 'shone', 'and'] indices: [20, 21, 22, 23, 24, 16, 25, 26, 27, 28, 29, 30] '''
5.用现有工具进行分词
我们前面介绍的分词方式非常简单,它至少有以下几个缺点:
- 标点符号通常可以提供语义信息,但是我们的方法直接将其丢弃了
- 类似“shouldn’t", "doesn’t"这样的词会被错误地处理
- 类似"Mr.", "Dr."这样的词会被错误地处理
- 我们可以通过引入更复杂的规则来解决这些问题,但是事实上,有一些现有的工具可以很好地进行分词,我们在这里简单介绍其中的两个:spaCy和NLTK。
text = "Mr. Chen doesn't agree with my suggestion." #spaCy: import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp(text) print([token.text for token in doc]) ['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.'] #NLTK: from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk import data data.path.append('/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data') print(word_tokenize(text)) ['Mr.', 'Chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']
语言模型
一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为的词的序列,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率:
循环神经网络基础
本节介绍循环神经网络,下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。
循环神经网络引入一个隐藏变量 H ,用 Ht 表示 H 在时间步 t 的值。 Ht 的计算基于 Xt 和 Ht−1 ,可以认为 Ht 记录了到当前字符为止的序列信息,利用 Ht 对序列的下一个字符进行预测。
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