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preprocessor-checkpoint.ipynb 17.7 KB

文本的预处理

关于这个模块，你并不需要完成任何任务，所有的模块已经写好，你只需要读一读就可以了。输入为question_answer.txt，最后处理之后的结果存放在question_answer_parse.pkl文件中。

In [3]: 
import numpy as np
import pandas as pd
import emoji
import re
import jieba
import os
from collections import Counter
In [4]: 
# 导入原始数据
QApares_df = pd.read_csv('data/question_answer.txt',sep='\t',header=None)
In [5]: 
#观察原始数据格式，查看头几个样本
QApares_df.head()
0 1
0 买 二份 有没有 少点 呀 亲亲 真的 不好意思 我们 已经 是 优惠价 了 呢 小本生意 请亲 谅解
1 那 就 等 你们 处理 喽 好 的 亲退 了
2 那 我 不 喜欢 颜色 的话 一般 茶刀 茶针 和 二合一 的话 都 是 红木 檀 和 黑木 檀 哦
3 不是 免 运费 本店 茶具 订单 满 99 包邮除 宁夏 青海 内蒙古 海南 新疆 西藏 满 39 包邮
4 好吃 吗 好吃 的
In [6]: 
# 将 QApares_df列重命名
QApares_df.columns = ['question_before_preprocessing','answer']
QApares_df.head()
question_before_preprocessing answer
0 买 二份 有没有 少点 呀 亲亲 真的 不好意思 我们 已经 是 优惠价 了 呢 小本生意 请亲 谅解
1 那 就 等 你们 处理 喽 好 的 亲退 了
2 那 我 不 喜欢 颜色 的话 一般 茶刀 茶针 和 二合一 的话 都 是 红木 檀 和 黑木 檀 哦
3 不是 免 运费 本店 茶具 订单 满 99 包邮除 宁夏 青海 内蒙古 海南 新疆 西藏 满 39 包邮
4 好吃 吗 好吃 的
In [7]: 
def rm_space(sentence):
    '''将已分好词的句子去掉词之间的空格变成原句子，如将‘那 就 等 你们 处理 喽’改为‘那就等你们处理喽’'''
    return ''.join(sentence.split())
QApares_df['question'] = QApares_df.question_before_preprocessing.apply(rm_space)
QApares_df['answer'] = QApares_df.answer.apply(rm_space)
In [9]: 
QApares_df.head()
question_before_preprocessing answer question
0 买 二份 有没有 少点 呀 亲亲真的不好意思我们已经是优惠价了呢小本生意请亲谅解 买二份有没有少点呀
1 那 就 等 你们 处理 喽 好的亲退了 那就等你们处理喽
2 那 我 不 喜欢 颜色的话一般茶刀茶针和二合一的话都是红木檀和黑木檀哦 那我不喜欢
3 不是 免 运费 本店茶具订单满99包邮除宁夏青海内蒙古海南新疆西藏满39包邮 不是免运费
4 好吃 吗 好吃的 好吃吗 
 
 
接下来对数据进行预处理

    In [10]:
  
 
# 清洗数据
def clean(content):
    #将数据中的emoji表情转化为文字
    content = emoji.demojize(content)
    #过滤其中的html标签
    content = re.sub('<.*>','',content)
    return content
 

    In [11]:
  
 
# 对每个问题应用上一clean函数进行清洗
QApares_df['question_after_preprocessing'] = QApares_df['question_before_preprocessing'].apply(clean)
 

    In [12]:
  
 
# 按照一般的流程，之后应该是对问题进行分词，但由于我们的数据已经是分好词的数据，所以这里不再进行中文分词，而是直接将分好的词以列表的形式存储。
QApares_df['question_after_preprocessing'] = QApares_df['question_after_preprocessing'].apply(lambda x:x.split())
 

    In [13]:
  
 
# 对question_after_preprocessing列去除单词中的空格回车等符号
def strip(wordList):
    return [word.strip() for word in wordList if word.strip()!='']
QApares_df['question_after_preprocessing'] = QApares_df['question_after_preprocessing'].apply(strip)
 

    In [15]:
  
 
# 读取data/stopWord.json中保存的的停用词表，并保存在列表中
# 中文停用词表的下载地址:https://github.com/goto456/stopwords/
with open("data/stopWord.json","r") as f:
    stopWords = f.read().split("\n")
 

    In [16]:
  
 
# 去除停用词
def rm_stop_word(wordList):
    return [word for word in wordList if word not in stopWords]
QApares_df['question_after_preprocessing'] = QApares_df['question_after_preprocessing'].apply(rm_stop_word)
 

    In [17]:
  
 
# 去除低频词
allWords = [word for question in QApares_df['question_after_preprocessing'] for word in question] #所有词组成的列表
freWord = Counter(allWords) #统计词频，一个字典，键为词，值为词出现的次数
highFreWords = [word for word in freWord.keys() if freWord[word]>5] # 词频超过5的词列表, 剩下的词去掉
def rm_low_fre_word(content):
    return [word for word in content if word in highFreWords]

# 去除低频词
QApares_df['question_after_preprocessing'] = QApares_df['question_after_preprocessing'].apply(rm_low_fre_word)
 

    In [18]:
  
 
# 只保留question,answer和question_after_preprocessing列
QApares_df = QApares_df[['question','answer','question_after_preprocessing']]
#查看预处理之后的数据
QApares_df.head()
 
 




  
    

      
      question
      answer
      question_after_preprocessing
    

  
  
    

      0
      买二份有没有少点呀
      亲亲真的不好意思我们已经是优惠价了呢小本生意请亲谅解
      [买, 二份, 有没有, 少点]
    

    

      1
      那就等你们处理喽
      好的亲退了
      [处理]
    

    

      2
      那我不喜欢
      颜色的话一般茶刀茶针和二合一的话都是红木檀和黑木檀哦
      [喜欢]
    

    

      3
      不是免运费
      本店茶具订单满99包邮除宁夏青海内蒙古海南新疆西藏满39包邮
      [免, 运费]
    

    

      4
      好吃吗
      好吃的
      [好吃]
    

  




    In [19]:
  
 
#由于保存为csv格式会将数据默认保存为str格式，但我们的数据中question_after_preprocessing列中每一项为列表形式，保存为csv格式会增加我们后面处理数据的难度，所以这里我们将保存为pickle形式
import pickle
with open('data/question_answer_pares.pkl','wb') as f:
    pickle.dump(QApares_df,f)