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作者 | Matt Przybyla

編譯 | VK
來源 | Towards Data Science

目錄

介紹

清除文本數據

總結

參考引用

介紹

數據在大多數情況下都是雜亂無章、雜亂無章、難以處理的，這一點也不足為奇。

當你從教育實踐中學習數據科學時，你將看到大多數數據都是從多個來源、多個查詢中獲得的，這可能會導致一些不干凈的數據。

在某些或大多數情況下，你必須提供最終用于訓練模型的數據集。有一些文章關注數字數據，但我希望本文的重點主要是文本數據，這與自然語言處理是一致的。

話雖如此，這里有一個簡單的方法來清理Python中的文本數據，以及它何時有用。我將使用來自TMBDF5000電影數據集[2]的流行數據集。

清除文本數據

刪除停用詞

另一種解釋“停用詞”的方法是刪除不必要的文本。

但是，需要注意的是，當你使用常用的停用詞庫時，你可能正在刪除你實際上想要保留的單詞。

這就是為什么你應該首先考慮你想要刪除的單詞列表。停用詞的常見例子有“the”、“of”等。你想要刪除這些單詞的原因是你想要保留這些單詞、短語、句子等的主題。

例如“ there was the time where they went to the store in July for the holiday party’”。如果你刪除了停用詞和一些不必要的詞，你就會得到 time, July, holiday, party 。

話雖如此，讓我們看看如何從電影標題中刪除一些停用詞：

import?pandas?as?pdimport?nltk.corpus nltk.download(‘stopwords’) from?nltk.corpus?import?stopwordsdf?=?pd.read_csv('...path/tmdb_5000_movies.csv')stop_words?=?stopwords.words('english') df['clean_title']?=?df['title'].apply(lambda?x:?'?'.join([word?for?word?in?x.split()?if?word?not?in?(stop_words)]))

在上面的代碼中，我們導入必要的庫，然后將數據讀入數據框。

從這里，我們刪除“title”列文本中的停用詞，它們將在“ clean_title ”列中顯示各自的效果。

輸出是我們在下面看到的。在第1行、第3行和第8行中，刪除了stopwords，你可以通過before和after并排看到這一點。

除了nltk中的停用詞庫外，你還可以“手動”添加其他停用詞。為了實現這個功能，你可以簡單地添加一個字符串列表來添加停用詞。

例如，如果我們想刪除文本“3”，因為它在本例中不是一個數字，我們可以將其添加到列表中，以及單詞“At”和字母“v”。其工作原理如下所示：

stop_words?=?stopwords.words(‘english’)?+?[‘At’,?‘v’,?‘3’]#?應用與上面相同的代碼，但分配一個新列來查看差異df['clean_title_v2']?=?df['title'].apply(lambda?x:?'?'.join([word?for?word?in?x.split()?if?word?not?in?(stop_words)]))

在下面的屏幕截圖中，你可以看到lambda函數如何刪除添加的字符串列表中的值。

現在我們已經展示了一種清理文本數據的方法，讓我們討論一下這個過程對數據科學家有用的可能應用：

• 刪除不必要的單詞以便可以執行詞干分析

• 與上面類似，你可以使用詞形還原

• 只保留必要的單詞可以讓你更容易地標記數據中的詞類，例如，如果你只標記形容詞，并在數據中使用該文本作為模型，那么像“ beautiful ”、“ amazing ”、“ loud ”就可以用來預測電影評論的目標變量。一個模型將能夠更容易地從形容詞中識別情感，從而辨別電影評論是好是壞，或者電影需要改進什么

• 根據更新文本的主要詞語創建摘要儀表板，例如，去掉“蜘蛛俠1”、“蜘蛛俠2”和“蜘蛛俠3”中的數字，將允許對所有蜘蛛俠電影進行分析

• 更容易進行主題建模

• 少量文本，以便你的建模可以更快、更便宜地進行訓練和預測

• 可以用來刪除錯誤的文本，你可以自動刪除通常被語音錯誤解釋的單詞。

當然，有更多的理由刪除停用詞，并清理文本數據。同樣重要的是要記住，有一些新興的算法可以很好地處理文本數據，比如CatBoost。

總結

如你所見，清理數據的一部分可以為進一步清理和處理數據奠定基礎。最終會使模型更加健壯和準確。

總而言之，以下是如何從文本數據中刪除停用詞：

*?導入庫*?導入數據集*?刪除停用詞*?添加單獨的停用詞

更新：由于單詞的大小寫是大寫的，所以沒有按應該的方式刪除它，因此請確保在清理之前將所有文本都小寫。

感謝閱讀！

參考引用

[1] Photo by JESHOOTS.COM on Unsplash, (2019)

[2] Kaggle, TMBDF 5000 Movie Dataset, (2021 — accessed)

[3] Photo by Marylou Fortier on Unsplash, (2020)

[4] M.Przybyla, cleaning text example, (2021)

[5] M.Przybyla, cleaning text example plus adding individual stop words, (2021)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】如何清理文本数据？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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