自然语言处理：文本预处理：自然语言生成的预处理方法

自然语言处理：文本预处理：自然语言生成的预处理方法1自然语言处理简介1.1NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在近年来得到了极大的提升。NLP的基本概念包括：语料库（Corpus）：是自然语言处理中用于训练和测试算法的大量文本数据集合。分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语的过程，是NLP中的基础步骤。词干提取（Stemming）：将单词还原为其词根形式，例如将“running”还原为“run”。词形还原（Lemmatization）：与词干提取类似，但更准确，考虑了词的语法和语义，例如将“better”还原为“good”。停用词（StopWords）：在文本中频繁出现但对理解文本意义帮助不大的词汇，如“的”、“是”、“在”等。词袋模型（BagofWords）：一种将文本转换为数值向量的方法，忽略了词序，只考虑词的出现频率。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）：衡量一个词在文档中的重要程度，同时考虑了词在文档中的频率和在整个语料库中的频率。词嵌入（WordEmbeddings）：将词转换为多维向量，以捕捉词之间的语义关系，如Word2Vec和GloVe。1.2NLP的主要应用领域自然语言处理技术在多个领域有着广泛的应用，包括：机器翻译（MachineTranslation）：将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。情感分析（SentimentAnalysis）：分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。文本分类（TextClassification）：将文本分类到预定义的类别中，如新闻分类、垃圾邮件过滤等。问答系统（QuestionAnswering）：自动回答用户提出的问题。语音识别（SpeechRecognition）：将语音转换为文本。文本生成（TextGeneration）：根据给定的输入或上下文生成新的文本。信息抽取（InformationExtraction）：从文本中自动抽取结构化信息。聊天机器人（Chatbots）：能够与人类进行自然语言对话的软件系统。1.2.1示例：情感分析下面是一个使用Python和NLTK库进行情感分析的简单示例。我们将使用NLTK中的VADER（ValenceAwareDictionaryandsEntimentReasoner）工具，它是一个基于规则和词汇表的情感分析工具，特别适合社交媒体文本。#导入必要的库

importnltk

fromnltk.sentimentimportSentimentIntensityAnalyzer

#下载VADER情感分析器

nltk.download('vader_lexicon')

#初始化情感分析器

sia=SentimentIntensityAnalyzer()

#示例文本

text="这家餐厅的食物非常美味，服务也很好。"

#进行情感分析

sentiment=sia.polarity_scores(text)

#输出结果

print(sentiment)1.2.2示例解释在上述代码中，我们首先导入了nltk库，并从nltk.sentiment模块中导入了SentimentIntensityAnalyzer类。然后，我们下载了VADER情感分析器的词汇表，这是进行情感分析的先决条件。接下来，我们初始化了一个情感分析器对象sia，并使用一段示例文本进行情感分析。polarity_scores方法返回一个字典，包含了文本的负面、中性、正面和复合情感得分。复合得分是基于其他得分计算的，范围从-1（最负面）到1（最正面）。1.2.3示例：文本分类下面是一个使用Python和scikit-learn库进行文本分类的简单示例。我们将使用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类。#导入必要的库

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportclassification_report

#示例数据

texts=["我喜欢这个电影","这个电影太糟糕了","这本书非常有趣","我不喜欢这本书"]

labels=["positive","negative","positive","negative"]

#将文本转换为词频矩阵

vectorizer=CountVectorizer()

X=vectorizer.fit_transform(texts)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,labels,test_size=0.2,random_state=42)

#训练朴素贝叶斯分类器

clf=MultinomialNB()

clf.fit(X_train,y_train)

#预测测试集

predictions=clf.predict(X_test)

#输出分类报告

print(classification_report(y_test,predictions))1.2.4示例解释在这个示例中，我们首先导入了sklearn库中的CountVectorizer、MultinomialNB、train_test_split和classification_report。然后，我们定义了一组示例文本和相应的标签。使用CountVectorizer将文本转换为词频矩阵，这是文本分类的常见预处理步骤。接下来，我们使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。之后，我们初始化了一个MultinomialNB分类器，并使用训练集进行训练。最后，我们使用分类器对测试集进行预测，并使用classification_report输出分类报告，以评估分类器的性能。通过这些示例，我们可以看到自然语言处理技术在实际应用中的强大功能和灵活性。无论是情感分析还是文本分类，NLP都能帮助我们从大量文本数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。2文本预处理基础文本预处理是自然语言处理（NLP）中一个至关重要的步骤，它为后续的分析和建模提供干净、结构化的数据。本教程将深入探讨文本预处理的两个核心方面：文本清洗和分词与词性标注。2.1文本清洗文本清洗（TextCleaning）旨在去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、数字、停用词等，以提高文本的质量和可读性。2.1.1原理文本清洗通常包括以下步骤：去除HTML标签：从网页抓取的文本可能包含HTML标签，需要使用正则表达式或专门的库来去除。去除特殊字符和数字：特殊字符和数字通常不包含语义信息，可以被去除。去除停用词：停用词（如“的”、“是”、“在”等）在文本中频繁出现，但对语义贡献较小，去除可以减少数据维度。转换大小写：统一文本的大小写，避免因大小写不同而将同一单词视为不同单词。词干提取和词形还原：将单词还原为其基本形式，减少词汇的多样性，提高模型的效率。2.1.2示例代码importre

importjieba

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.stemimportSnowballStemmer

#示例文本

text="这是一个测试文本，包含一些HTML标签<p>和特殊字符！@#，以及数字123。"

#去除HTML标签

defremove_html_tags(text):

clean=pile('<.*?>')

returnre.sub(clean,'',text)

#去除特殊字符和数字

defremove_special_characters(text):

returnre.sub(r'[^a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]','',text)

#去除停用词

defremove_stopwords(text):

stop_words=set(stopwords.words('chinese'))

word_tokens=jieba.lcut(text)

return[wordforwordinword_tokensifnotwordinstop_words]

#词干提取

defstem_words(text):

stemmer=SnowballStemmer("english")

word_tokens=text.split()

return[stemmer.stem(word)forwordinword_tokens]

#应用文本清洗

cleaned_text=remove_html_tags(text)

cleaned_text=remove_special_characters(cleaned_text)

cleaned_text=''.join(remove_stopwords(cleaned_text))

stemmed_text=stem_words(cleaned_text)

print("清洗后的文本：",cleaned_text)

print("词干提取后的文本：",stemmed_text)2.1.3说明上述代码中，我们首先使用正则表达式去除HTML标签，然后去除特殊字符和数字，接着使用jieba分词库去除中文停用词。最后，使用nltk库中的SnowballStemmer进行词干提取，但请注意，SnowballStemmer不支持中文，因此在实际应用中，对于中文文本，我们通常不进行词干提取。2.2分词与词性标注分词（Tokenization）是将文本分割成单词或短语的过程，而词性标注（Part-of-SpeechTagging）则是为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。2.2.1原理分词和词性标注是NLP中理解文本结构和语法的关键步骤。在中文中，由于没有明确的词与词之间的分隔符，分词尤为重要。2.2.2示例代码importjieba.possegaspseg

#示例文本

text="我喜欢自然语言处理"

#分词与词性标注

deftokenize_and_pos(text):

words=pseg.lcut(text)

return[(word,word.flag)forwordinwords]

#应用分词与词性标注

tokenized_text=tokenize_and_pos(text)

#输出结果

forword,posintokenized_text:

print(f"{word}:{pos}")2.2.3说明在中文分词与词性标注的示例中，我们使用了jieba.posseg库。lcut函数不仅进行分词，还为每个词提供了词性标注。词性标注以flag属性返回，如“我”被标注为代词（r），而“喜欢”被标注为动词（v）。通过上述步骤，我们可以将原始文本转化为结构化、语义清晰的数据，为后续的自然语言生成任务奠定坚实的基础。3自然语言生成预处理方法3.1标准化与规范化标准化与规范化是自然语言处理（NLP）中预处理阶段的关键步骤，旨在将文本数据转换为一致的格式，以便于后续的分析和处理。这一过程通常包括以下几种操作：3.1.1文本清洗去除无关字符：如标点符号、数字、特殊符号等。去除停用词：如“的”、“是”、“在”等常见但不携带实际意义的词汇。3.1.2统一大小写转换为小写：避免因大小写不同而将同一词汇视为不同词汇。3.1.3分词将句子拆分为单词：这是NLP中常见的第一步，对于中文文本，需要使用专门的分词工具，如jieba。3.1.4词干提取与词形还原词干提取：将词汇还原为其基本形式，如将“running”转换为“run”。词形还原：与词干提取类似，但更准确，考虑词汇的语法结构。3.1.5词性标注标注每个词的词性：如名词、动词、形容词等，有助于理解文本的语法结构。3.1.6代码示例：使用jieba进行中文分词importjieba

#示例文本

text="自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向，它研究如何处理和理解自然语言。"

#分词

words=jieba.lcut(text)

#输出分词结果

print(words)3.1.7代码解释上述代码中，我们首先导入了jieba库，然后定义了一个中文文本字符串。使用jieba.lcut函数对文本进行分词，最后打印出分词后的结果。jieba.lcut函数返回一个列表，其中包含了文本中的每一个词。3.2文本向量化文本向量化是将文本数据转换为数值向量的过程，这是机器学习和深度学习模型能够理解和处理数据的必要步骤。常见的文本向量化方法包括：3.2.1词袋模型（BagofWords）原理：将文本视为词的集合，忽略词序和语法结构，统计每个词的出现频率。代码示例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

#示例文本

corpus=[

"自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向",

"它研究如何处理和理解自然语言"

]

#创建词袋模型

vectorizer=CountVectorizer()

#向量化

X=vectorizer.fit_transform(corpus)

#输出向量

print(vectorizer.get_feature_names_out())

print(X.toarray())3.2.2TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）原理：不仅考虑词在文档中的频率，还考虑词在整个文档集合中的频率，以评估词的重要性。代码示例fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

#示例文本

corpus=[

"自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向",

"它研究如何处理和理解自然语言"

]

#创建TF-IDF模型

vectorizer=TfidfVectorizer()

#向量化

X=vectorizer.fit_transform(corpus)

#输出向量

print(vectorizer.get_feature_names_out())

print(X.toarray())3.2.3Word2Vec原理：通过神经网络模型，将词映射到多维空间中的向量，这些向量能够捕捉词与词之间的语义关系。代码示例fromgensim.modelsimportWord2Vec

fromgensim.test.utilsimportcommon_texts

#示例文本

sentences=[

["自然","语言","处理"],

["人工智能","领域","方向"],

["研究","如何","处理","理解","自然","语言"]

]

#创建Word2Vec模型

model=Word2Vec(sentences,min_count=1)

#输出词向量

print(model.wv["自然"])3.2.4BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）原理：基于Transformer架构的预训练模型，能够生成考虑上下文的词向量，适用于多种NLP任务。代码示例fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel

importtorch

#初始化BERT模型和分词器

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

model=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

#示例文本

text="自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向"

#分词并转换为模型输入格式

inputs=tokenizer(text,return_tensors="pt")

#通过模型获取词向量

withtorch.no_grad():

outputs=model(**inputs)

embeddings=outputs.last_hidden_state

#输出词向量

print(embeddings)3.2.5代码解释在Word2Vec和BERT的示例中，我们分别使用了gensim和transformers库来创建和使用模型。Word2Vec的示例中，我们定义了一个简单的句子列表，然后创建了Word2Vec模型并训练。BERT的示例中，我们使用了预训练的中文BERT模型，对一段中文文本进行分词和向量化，最后输出了词向量。通过这些预处理方法，我们可以将原始的文本数据转换为机器学习和深度学习模型能够理解和处理的数值向量，从而为自然语言生成任务提供基础的数据准备。4高级预处理技术4.1词嵌入词嵌入是自然语言处理中一种将词汇转换为数值向量的技术，这些向量能够捕捉词汇在语义和语法上的相似性。词嵌入模型如Word2Vec、GloVe和FastText，通过在大规模文本数据上训练，学习到词汇的分布式表示。4.1.1Word2Vec示例Word2Vec是Google提出的一种词嵌入模型，它有两种训练方法：CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram。下面是一个使用Python的gensim库训练Word2Vec模型的示例：fromgensim.modelsimportWord2Vec

fromgensim.models.word2vecimportText8Corpus

#加载语料库

corpus=Text8Corpus('text8')#text8是一个英文语料库

#训练Word2Vec模型

model=Word2Vec(corpus,vector_size=100,window=5,min_count=5,workers=4)

#保存模型

model.save("word2vec.model")

#加载模型

model=Word2Vec.load("word2vec.model")

#获取词向量

vector=model.wv['king']#获取'king'的词向量

#计算词相似度

similarity=model.wv.similarity('king','queen')#计算'king'和'queen'的相似度

#找到与给定词最相似的词

similar_words=model.wv.most_similar('king',topn=5)#找到与'king'最相似的5个词4.1.2GloVe示例GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是另一种词嵌入模型，它基于全局词频统计，能够更好地捕捉词汇的语义信息。下面是一个使用Python的Gensim库训练GloVe模型的示例：fromgensim.scripts.glove2word2vecimportglove2word2vec

fromgensim.modelsimportKeyedVectors

fromgensim.modelsimportWord2Vec

#将GloVe格式转换为Word2Vec格式

glove_input_file='glove.6B.100d.txt'

word2vec_output_file='glove.6B.100d.word2vec'

glove2word2vec(glove_input_file,word2vec_output_file)

#加载转换后的模型

model=KeyedVectors.load_word2vec_format(word2vec_output_file,binary=False)

#获取词向量

vector=model['king']#获取'king'的词向量

#计算词相似度

similarity=model.similarity('king','queen')#计算'king'和'queen'的相似度

#找到与给定词最相似的词

similar_words=model.most_similar('king',topn=5)#找到与'king'最相似的5个词4.2上下文理解上下文理解是自然语言处理中一个关键的预处理步骤，它涉及到分析文本中的词汇在特定上下文中的含义。这在处理多义词、短语和句子时尤为重要，因为相同的词汇在不同的上下文中可能具有完全不同的含义。4.2.1使用BERT进行上下文理解BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够根据上下文动态地生成词向量。下面是一个使用Python的transformers库进行上下文理解的示例：fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel

importtorch

#初始化BERT模型和分词器

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

model=BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

#输入文本

text="IlovetoeatpizzaandIlovetoplayfootball."

#分词和编码

inputs=tokenizer(text,return_tensors="pt")

output=model(**inputs)

#获取最后一层的隐藏状态

last_hidden_states=output.last_hidden_state

#获取特定词汇的向量

word_index=tokenizer.convert_tokens_to_ids('pizza')

pizza_vector=last_hidden_states[0,word_index]

#打印词向量

print(pizza_vector)在这个示例中，我们使用了BERT模型来获取文本中“pizza”这个词的上下文向量。BERT能够根据“pizza”在句子中的位置和周围词汇的含义，生成一个能够反映其上下文含义的向量。4.2.2上下文理解的重要性上下文理解对于自然语言生成至关重要，因为它能够帮助模型理解词汇在特定场景下的含义，从而生成更加准确和自然的文本。例如，在处理“bank”这个词时，上下文理解能够区分它是指“银行”还是“河岸”，从而避免生成含糊不清或错误的文本。4.3总结词嵌入和上下文理解是自然语言处理中高级预处理技术的重要组成部分。词嵌入通过将词汇转换为数值向量，捕捉词汇的语义和语法特征，而上下文理解则能够根据文本的上下文动态地生成词向量，提高模型对词汇含义的理解能力。这些技术在自然语言生成任务中发挥着关键作用，能够显著提升生成文本的质量和自然度。5预处理在自然语言生成中的应用5.1对话系统预处理流程在构建对话系统时，预处理是确保模型能够理解和生成自然语言的关键步骤。预处理流程通常包括以下环节：5.1.1文本清洗原理：文本清洗旨在去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、数字、停用词等，以提高模型的训练效率和效果。内容：清洗过程可能涉及正则表达式、自然语言工具包（NLTK）等技术。示例代码importre

importnltk

fromnltk.corpusimportstopwords

#下载停用词

nltk.download('stopwords')

#定义文本清洗函数

defclean_text(text):

#去除数字和特殊字符

text=re.sub(r'\d+','',text)

text=re.sub(r'[^\w\s]','',text)

#转换为小写

text=text.lower()

#去除停用词

stop_words=set(stopwords.words('english'))

words=text.split()

text=''.join([wordforwordinwordsifwordnotinstop_words])

returntext

#示例文本

text="Hello,thisisasampletextwithnumbers123andspecialcharacters!@#."

#清洗文本

cleaned_text=clean_text(text)

print(cleaned_text)5.1.2分词与词性标注原理：分词是将连续的文本切分成独立的词汇单元，词性标注则是为每个词汇标注其在句子中的语法角色。内容：这一步骤对于理解句子结构和语义至关重要。示例代码importnltk

#分词

deftokenize(text):

returnnltk.word_tokenize(text)

#词性标注

defpos_tag(tokens):

returnnltk.pos_tag(tokens)

#示例文本

text="Iamlearningnaturallanguageprocessing."

#分词

tokens=tokenize(text)

print(tokens)

#词性标注

tagged=pos_tag(tokens)

print(tagged)5.1.3词干提取与词形还原原理：词干提取和词形还原旨在将词汇还原为其基本形式，减少词汇的多样性，提高模型的泛化能力。内容：词干提取通常使用PorterStemmer，而词形还原则使用WordNetLemmatizer。示例代码fromnltk.stemimportPorterStemmer,WordNetLemmatizer

#初始化词干提取器和词形还原器

stemmer=PorterStemmer()

lemmatizer=WordNetLemmatizer()

#词干提取

defstem(words):

return[stemmer.stem(word)forwordinwords]

#词形还原

deflemmatize(words):

return[lemmatizer.lemmatize(word)forwordinwords]

#示例词汇

words=['running','jumps','jumped']

#词干提取

stemmed_words=stem(words)

print(stemmed_words)

#词形还原

lemmatized_words=lemmatize(words)

print(lemmatized_words)5.2文本生成模型的输入准备文本生成模型，如基于Transformer的模型，需要特定格式的输入数据。预处理步骤包括：5.2.1构建词汇表原理：词汇表是模型识别和生成文本的基础，它将词汇映射为数字ID。内容：这通常涉及统计文本中词汇的频率，选择最常用的词汇构建词汇表。示例代码fromcollectionsimportCounter

#定义文本

texts=["Ilovenaturallanguageprocessing.","Naturallanguageprocessingisfun."]

#构建词汇表

defbuild_vocab(texts):

words=[wordfortextintextsforwordintext.split()]

word_counts=Counter(words)

vocab={word:idxforidx,(word,_)inenumerate(word_counts.most_common())}

returnvocab

#构建词汇表

vocab=build_vocab(texts)

print(vocab)5.2.2文本编码原理：将文本转换为模型可以理解的数字序列。内容：使用词汇表将每个词汇映射为一个数字ID。示例代码#定义文本编码函数

defencode_text(text,vocab):

return[vocab[word]forwordintext.split()ifwordinvocab]

#示例文本

text="Ilovenaturallanguageprocessing."

#编码文本

encoded_text=encode_text(text,vocab)

print(encoded_text)5.2.3序列填充原理：确保所有输入序列具有相同的长度，以便模型处理。内容：这通常通过在序列的末尾添加特殊标记（如<PAD>）来实现。示例代码#定义序列填充函数

defpad_sequences(sequences,max_len):

padded=[]

forseqinsequences:

iflen(seq)<max_len:

seq+=[vocab['<PAD>']]*(max_len-len(seq))

padded.append(seq[:max_len])

returnpadded

#示例序列

sequences=[[1,2,3],[4,5]]

#序列填充

padded_sequences=pad_sequences(sequences,max_len=5)

print(padded_sequences)通过上述预处理步骤，可以有效地准备对话系统和文本生成模型的输入数据，提高模型的训练效率和生成质量。6实战案例分析6.1新闻文章生成的预处理步骤在自然语言处理（NLP）中，新闻文章的生成通常需要对原始文本进行一系列的预处理步骤，以确保模型能够有效地理解和生成高质量的内容。以下是一些关键的预处理步骤：6.1.1文本清洗文本清洗是预处理的第一步，主要目的是去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、数字等，只保留纯文本内容。这一步骤对于提高模型的训练效率和生成质量至关重要。示例代码importre

defclean_text(text):

"""

清洗文本，去除HTML标签和特殊字符。

参数:

text(str):原始文本。

返回:

str:清洗后的文本。

"""

#去除HTML标签

text=re.sub('<[^>]*>','',text)

#去除非字母字符

text=re.sub('[^a-zA-Z]','',text)

returntext

#示例数据

raw_text="<p>这是一段新闻文本，包含HTML标签和特殊字符！</p>"

cleaned_text=clean_text(raw_text)

print(cleaned_text)#输出应为：'这是一段新闻文本包含HTML标签和特殊字符'6.1.2分词分词是将连续的文本切分成独立的词汇单元的过程。在中文文本中，由于没有明显的词界，分词尤为重要。使用分词工具可以将文本转换为词汇列表，便于后续的处理和分析。示例代码importjieba

deftokenize_text(text):

"""

使用jieba进行中文文本分词。

参数:

text(str):需要分词的文本。

返回:

list:分词后的词汇列表。

"""

returnlist(jieba.cut(text))

#示例数据

text="这是一段新闻文本，需要进行分词处理。"

tokens=tokenize_text(text)

print(tokens)#输出应为：['这是','一段','新闻','文本','，','需要','进行','分词','处理','。']6.1.3去停用词停用词是指在信息检索和文本挖掘中通常被过滤掉的词汇，如“的”、“是”、“在”等。去除停用词可以减少模型的复杂度，提高生成文本的可读性和连贯性。示例代码defremove_stopwords(tokens,stopwords):

"""

去除文本中的停用词。

参数:

tokens(list):分词后的词汇列表。

stopwords(list):停用词列表。

返回:

list:去除停用词后的词汇列表。

"""

return[tokenfortokenintokensiftokennotinstopwords]

#示例数据

stopwords=['的','是','在']

tokens=['这是','一段','新闻','文本','，','需要','进行','分词','处理','。']

filtered_tokens=remove_stopwords(tokens,stopwords)

print(filtered_tokens)#输出应为：['一段','新闻','文本','，','需要','进行','分词','处理','。']6.1.4词干提取与词形还原词干提取和词形还原是将词汇转换为其基本形式的过程，这有助于减少词汇的多样性，提高模型的泛化能力。在中文中，这一步骤可能不那么必要，但在英文等语言中，使用词干提取器或词形还原器是常见的做法。示例代码（英文）fromnltk.stemimportPorterStemmer

fromnltk.stemimportWordNetLemmatizer

defstem_words(tokens):

"""

使用PorterStemmer进行英文词干提取。

参数:

tokens(list):分词后的词汇列表。

返回:

list:词干提取后的词汇列表。

"""

stemmer=PorterStemmer()

return[stemmer.stem(token)fortokenintokens]

deflemmatize_words(tokens):

"""

使用WordNetLemmatizer进行英文词形还原。

参数:

tokens(list):分词后的词汇列表。

返回:

list:词形还原后的词汇列表。

"""

lemmatizer=WordNetLemmatizer()

return[lemmatizer.lemmatize(token)fortokenintokens]

#示例数据

english_tokens=['running','jumps','jumped','jumper']

stemmed_tokens=stem_words(english_tokens)

lemmatized_tokens=lemmatize_words(english_tokens)

print(stemmed_tokens)#输出应为：['run','jump','jump','jump']

print(lemmatized_tokens)#输出应为：['run','jump','jump','jumper']6.1.5词向量化词向量化是将词汇转换为数值向量的过程，这些向量可以捕捉词汇之间的语义关系。使用预训练的词向量模型，如Word2Vec或GloVe，可以将词汇转换为高维空间中的向量，便于机器学习模型处理。示例代码importgensim.downloaderasapi

defvectorize_words(tokens):

"""

使用预训练的Word2Vec模型将词汇转换为向量。

参数:

tokens(list):分词后的词汇列表。

返回:

list:词汇向量列表。

"""

model=api.load("word2vec-google-news-300")

return[model[token]fortokenintokensiftokeninmodel]

#示例数据

tokens=['新闻','文本','分词','处理']

vectors=vectorize_words(tokens)

print(vectors)#输出应为：[向量1,向量2,向量3,向量4]6.2诗歌创作的文