Глава 1: Работа с текстовыми данными


– Парсинг текстовых файлов

– Очистка и преобразование текстовых данных

– Анализ частот словарного запаса

– Создание словоря дял анализа текстов

– Удаление стоп-слов и лемматизация

– Создание словосочетаний (n-грамм)

– Анализ текстов с помощью классификации и кластеризации



Текстовые данные являются одним из самых распространенных типов данных, с которыми мы сталкиваемся каждый день. В этой главе мы рассмотрим, как работать с текстовыми данными без подключения к Интернету.


Парсинг текстовых файлов


Парсинг текстовых файлов является первым шагом в обработке текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `pandas`, `numpy` и `re`, чтобы прочитать текстовые файлы и преобразовать их в удобный для анализа формат.


После парсинга текстовых файлов мы обычно сталкиваемся с различными проблемами, такими как неоднородность форматов, лишние пробелы и знаки препинания. Мы можем использовать различные методы очистки и преобразования текстовых данных, такие как удаление стоп-слов, перевод текста в нижний регистр и нормализация текста.


Пример кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:


```python

# Импорт необходимых модулей

import re


# Определение функции для парсинга текстового файла

def parse_text_file(file_path):

# Открытие файла в режиме чтения

with open(file_path, 'r') as file:

# Чтение содержимого файла

content = file.read()


# Применение регулярного выражения для извлечения информации

pattern = r'Pattern' # Замените 'Pattern' на нужное вам регулярное выражение

matches = re.findall(pattern, content)


# Возврат найденных совпадений

return matches


# Пример использования функции парсинга текстового файла

file_path = 'example.txt' # Замените 'example.txt' на путь к вашему текстовому файлу

results = parse_text_file(file_path)


# Вывод результатов

for result in results:

print(result)

```


В данном примере функция `parse_text_file` принимает путь к текстовому файлу в качестве аргумента и возвращает список найденных совпадений, которые соответствуют определенному регулярному выражению. Замените `'Pattern'` на нужное вам регулярное выражение, которое будет использоваться для парсинга текста.


Вот еще два примера кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:


Пример 1: Парсинг CSV файла


```python

import csv


def parse_csv_file(file_path):

results = []


with open(file_path, 'r') as file:

csv_reader = csv.reader(file)


for row in csv_reader:

results.append(row)


return results


file_path = 'example.csv' # Замените 'example.csv' на путь к вашему CSV файлу

results = parse_csv_file(file_path)


for row in results:

print(row)

```


В данном примере функция `parse_csv_file` принимает путь к CSV файлу в качестве аргумента и использует модуль `csv` для чтения содержимого файла. Функция возвращает список, содержащий строки CSV файла, где каждая строка представлена в виде списка значений. Замените `'example.csv'` на путь к вашему CSV файлу и запустите код для парсинга данных из файла.


Пример 2: Парсинг JSON файла


```python

import json


def parse_json_file(file_path):

with open(file_path, 'r') as file:

data = json.load(file)


return data


file_path = 'example.json' # Замените 'example.json' на путь к вашему JSON файлу

data = parse_json_file(file_path)


# Обработка данных JSON

# Например, вывод значения определенного ключа

value = data['key']

print(value)

```


В этом примере функция `parse_json_file` принимает путь к JSON файлу в качестве аргумента и использует модуль `json` для загрузки содержимого файла в структуру данных Python. Функция возвращает данные в формате словаря/списка, которые представляют JSON файл. Замените `'example.json'` на путь к вашему JSON файлу и используйте полученные данные по своему усмотрению. В данном примере показано, как можно обратиться к определенному ключу и вывести его значение.


Вы можете сохранить этот код в файл с расширением `.py`, заменив `'example.txt'` на путь к вашему текстовому файлу, и запустить его для парсинга данных из файла.



Очистка и преобразование текстовых данных

Примера кода на языке Python для очистки и преобразования текстовых данных:


Пример 1: Удаление знаков препинания и приведение к нижнему регистру


```python

import string


def clean_text(text):

# Удаление знаков препинания

text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))


# Приведение к нижнему регистру

text = text.lower()


return text


# Пример использования функции очистки текста

text = "Это пример текста! Он содержит знаки препинания."

cleaned_text = clean_text(text)

print(cleaned_text)

```


В данном примере функция `clean_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `translate` для удаления знаков препинания с помощью модуля `string`. Затем текст приводится к нижнему регистру с помощью метода `lower()`. Функция возвращает очищенный текст. Запустите код, чтобы увидеть результат.


Пример 2: Токенизация текста


```python

from nltk.tokenize import word_tokenize


def tokenize_text(text):

tokens = word_tokenize(text)

return tokens


# Пример использования функции токенизации текста

text = "Это пример предложения."

tokens = tokenize_text(text)

print(tokens)

```


В этом примере используется библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) для токенизации текста. Функция `tokenize_text` принимает текст в качестве аргумента и использует метод `word_tokenize` для разделения текста на отдельные слова (токены). Функция возвращает список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.


Пример 3: Удаление стоп-слов


```python

from nltk.corpus import stopwords


def remove_stopwords(tokens):

stop_words = set(stopwords.words('russian')) # Замените 'russian' на нужный язык

filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

return filtered_tokens


# Пример использования функции удаления стоп-слов

tokens = ['это', 'пример', 'текста', 'со', 'стоп-словами']

filtered_tokens = remove_stopwords(tokens)

print(filtered_tokens)

```


В этом примере используется библиотека NLTK для удаления стоп-слов из списка токенов. Функция `remove_stopwords` принимает список токенов в качестве аргумента и использует набор стоп-слов для определенного языка (в примере использован русский язык). Затем функция фильтрует токены, исключая стоп-слова. Функция возвращает отфильтрованный список токенов. Запустите код, чтобы увидеть результат.


Обратите внимание, что для использования примера 3 вам потребуется предварительно установить библиотеку NLTK и скачать соответствующие ресурсы для выбранного языка.




Анализ частот словарного запаса


Анализ частот словарного запаса является одним из самых простых и эффективных методов анализа текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `nltk` и `collections`, чтобы подсчитать частоту словарного запаса в текстовых данных и вывести самое часто используемые слова.


Пример кода на языке Python, который поможет вам проанализировать частоту словарного запаса:


```python

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.probability import FreqDist


def analyze_word_frequency(text):

# Токенизация текста

tokens = word_tokenize(text)


# Вычисление частоты встречаемости слов

freq_dist = FreqDist(tokens)


return freq_dist


# Пример использования функции анализа частоты словарного запаса

text = "Это пример текста. Он содержит несколько слов, и некоторые слова повторяются."

word_freq = analyze_word_frequency(text)


# Вывод наиболее часто встречающихся слов

most_common_words = word_freq.most_common(5)

for word, frequency in most_common_words:

print(f"{word}: {frequency}")

```


В этом примере используется библиотека NLTK. Функция `analyze_word_frequency` принимает текст в качестве аргумента. Сначала текст токенизируется с помощью `word_tokenize`, затем вычисляется частота встречаемости слов с использованием `FreqDist`. Функция возвращает объект `FreqDist`, который представляет собой словарь, где ключами являются слова, а значениями – их частоты встречаемости.


В примере после анализа частоты словарного запаса выводятся пять наиболее часто встречающихся слов и их частоты. Измените число `5` на нужное количество слов, которые вы хотите вывести.


Обратите внимание, что для использования кода вам нужно предварительно установить библиотеку NLTK и скачать необходимые ресурсы, такие как токенизаторы и словари, с помощью функции `nltk.download()`.

Еще один пример кода на языке Python для анализа частоты словарного запаса:


```python

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.probability import FreqDist

import matplotlib.pyplot as plt


def analyze_word_frequency(text):

# Токенизация текста

tokens = word_tokenize(text)


# Вычисление частоты встречаемости слов

freq_dist = FreqDist(tokens)


return freq_dist


# Пример использования функции анализа частоты словарного запаса

text = "Это пример текста. Он содержит несколько слов, и некоторые слова повторяются."

word_freq = analyze_word_frequency(text)


# Вывод наиболее часто встречающихся слов

most_common_words = word_freq.most_common(5)

for word, frequency in most_common_words:

print(f"{word}: {frequency}")


# Визуализация частоты слов

word_freq.plot(30, cumulative=False)

plt.show()

```


В этом примере также используется библиотека NLTK. Функция `analyze_word_frequency` принимает текст в качестве аргумента. Текст токенизируется с помощью `word_tokenize`, а затем вычисляется частота встречаемости слов с использованием `FreqDist`.

Загрузка...