循环神经网络-02文本预处理

news2024/11/25 5:30:16

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/text-preprocessing.html
本节中，我们将解析文本的常见预处理步骤。这些步骤通常包括：

将文本作为字符串加载到内存中。
将字符串拆分为词元（如单词和字符）。
建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。
将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。

代码

"""
将文本作为字符串加载到内存中。

将字符串拆分为词元（如单词和字符）。

建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。

将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。
"""

import collections
import re
from d2l import torch as d2l

d2l.DATA_HUB['time_machine'] = (d2l.DATA_URL + 'timemachine.txt','090b5e7e70c295757f55df93cb0a180b9691891a')

def read_time_machine():
    """将时间机器数据集加载到文本行的列表中"""
    with open(d2l.download('time_machine'),'r') as f:
        lines = f.readlines()
    return [re.sub('[^A-Za-z]+',' ',line).strip().lower() for line in lines]  # 将非A-Z a-z的字符变成，头和尾的空格去掉，大写变小写

lines = read_time_machine()
print(f'文本总行数：{len(lines)}')
print(lines[0])
print(lines[10])


## 词元化 token
'''下面的tokenize函数将文本行列表（lines）作为输入， 列表中的每个元素是一个文本序列（如一条文本行）。
每个文本序列又被拆分成一个词元列表，词元（token）是文本的基本单位。 最后，返回一个由词元列表组成的列表，其中的每个词元都是一个字符串（string）'''
def tokenize(lines, token='word'):  #@save
    """将文本行拆分为单词或字符词元"""
    if token == 'word':
        return [line.split() for line in lines]
    elif token == 'char':
        return [list(line) for line in lines]
    else:
        print('错误：未知词元类型：' + token)

tokens = tokenize(lines)
for i in range(11):
    print(tokens[i])

## 词表 vocab
class Vocab:
    """文本词表"""
    def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):
        if tokens is None:
            tokens = []
        if reserved_tokens is None:
            reserved_tokens = []
        # 按出现频率排序
        counter = count_corpus(tokens)
        self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1],
                                   reverse=True)
        # 未知词元的索引为0
        self.idx_to_token = ['<unk>'] + reserved_tokens
        self.token_to_idx = {token: idx
                             for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}
        for token, freq in self._token_freqs:
            if freq < min_freq:
                break
            if token not in self.token_to_idx:
                self.idx_to_token.append(token)
                self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1

    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]

    @property
    def unk(self):  # 未知词元的索引为0
        return 0

    @property
    def token_freqs(self):
        return self._token_freqs

def count_corpus(tokens):  #@save
    """统计词元的频率"""
    # 这里的tokens是1D列表或2D列表
    if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):
        # 将词元列表展平成一个列表
        tokens = [token for line in tokens for token in line]
    return collections.Counter(tokens)

vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[:10])

for i in [0, 10]:
    print('文本:', tokens[i])
    print('索引:', vocab[tokens[i]])