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文本预处理技术
在智能客服系统中，文本预处理是自然语言处理（NLP）的重要步骤。它涉及到将原始文本数据转换为可以被机器学习模型有效处理的格式。文本预处理的好坏直接影响到后续任务的性能，如情感分析、意图识别和实体提取等。本节将详细介绍文本预处理的各种技术，包括文本清洗、分词、词干化、词向量化和序列化等。
文本清洗
文本清洗是指从原始文本中去除无关或干扰信息的过程。这些信息包括但不限于标点符号、HTML标签、数字、特殊字符和停用词等。通过文本清洗，可以减少噪声，提高模型的准确性和效率。
去除标点符号
标点符号通常不会对文本的语义有直接贡献，但在某些任务中可能需要保留。例如，在情感分析中，感叹号和问号可能会影响情感的判断。
importre
defremove_punctuation(text):
去除文本中的标点符号
:paramtext:原始文本
:return:清洗后的文本
#使用正则表达式匹配标点符号
punctuation_pattern=r[.,!?;:(){}[$$\\-]
#替换标点符号为空格
cleaned_text=re.sub(punctuation_pattern,,text)
#去除多余的空格
cleaned_text=re.sub(r\s+,,cleaned_text).strip()
returncleaned_text
#示例
raw_text=你好，世界！这是我的第一个NLP项目。
cleaned_text=remove_punctuation(raw_text)
print(cleaned_text)
去除HTML标签
在处理从网页抓取的文本时，HTML标签是常见的干扰信息。去除这些标签可以简化文本，使其更适合进一步处理。
frombs4importBeautifulSoup
defremove_html_tags(text):
去除文本中的HTML标签
:paramtext:原始文本
:return:清洗后的文本
#使用BeautifulSoup解析HTML
soup=BeautifulSoup(text,html.parser)
#获取纯文本内容
cleaned_text=soup.get_text()
returncleaned_text
#示例
raw_text=htmlbodyp欢迎来到ahref=示例网站/a/p/body/html
cleaned_text=remove_html_tags(raw_text)
print(cleaned_text)
去除数字
数字在某些任务中可能需要保留，但在大多数情况下，数字并不包含语义信息，可以被去除。
defremove_numbers(text):
去除文本中的数字
:paramtext:原始文本
:return:清洗后的文本
#使用正则表达式匹配数字
number_pattern=r\d+
#替换数字为空格
cleaned_text=re.sub(number_pattern,,text)
#去除多余的空格
cleaned_text=re.sub(r\s+,,cleaned_text).strip()
returncleaned_text
#示例
raw_text=今天是2023年10月1日，国庆节快乐！
cleaned_text=remove_numbers(raw_text)
print(cleaned_text)
去除特殊字符
特殊字符如符号、表情符号等通常不会对文本的语义有贡献，应被去除。
defremove_special_characters(text):
去除文本中的特殊字符
:paramtext:原始文本
:return:清洗后的文本
#使用正则表达式匹配特殊字符
special_char_pattern=r[^a-zA-Z0-9\s]
#替换特殊字符为空格
cleaned_text=re.sub(special_char_patt