使用python进行文本预处理和提取特征的实例

如下所示：

<strong><span style="font-size:14px;">文本过滤</span></strong> 

result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", content)#只保留中文和标点 

result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5]', "",content)#只保留中文 result = re.sub(r'[^/0-9/./u4e00-/u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", content)#只保留中文和标点和数字 result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5,A-Za-z0-9]', "",content)#只保留中文、英文和数字 

文本去除两个以上空格

content=re.sub(r'/s{2,}', '', content)

bas4编码变成中文

def bas4_decode(bas4_content):  decodestr= base64.b64decode(bas4_content)  result = re.sub(r'[^/0-9/./u4e00-/u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", decodestr.decode())#只保留中文和标点和数字  return result 

文本去停用词

def text_to_wordlist(text):  result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5]', "",text)  f1_seg_list = jieba.cut(result)#需要添加一个词典，来弥补结巴分词中没有的词语，从而保证更高的正确率  f_stop = codecs.open("./stopword.txt","r","utf-8")  try:   f_stop_text = f_stop.read()  finally:   f_stop.close()  f_stop_seg_list = f_stop_text.split()   test_words = []   for myword in f1_seg_list:   if myword not in f_stop_seg_list:    test_words.append(myword)      return test_words 

文本特征提取

import jieba import jieba.analyse import numpy as np #import json import redef Textrank(content): result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5]', "",content) seg = jieba.cut(result)  jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt') keyList=jieba.analyse.textrank('|'.join(seg), topK=10, withWeight=False)  return keyListdef TF_IDF(content): result = re.sub(r'[^/u4e00-/u9fa5]', "",content) seg = jieba.cut(result)  jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt') keyWord = jieba.analyse.extract_tags(   '|'.join(seg), topK=10, withWeight=False, allowPOS=())#关键词提取，在这里对jieba的tfidf.py进行了修改  return keyWord

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