python中文文本预处理
时间: 2023-08-07 09:06:47 浏览: 87
基于Python语言的中文文本处理研究.pdf
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Python中文文本预处理可以包括以下几个步骤:
1. 中文分词:将中文文本切分成一个一个的词语,常用的中文分词工具有jieba、pkuseg等。
2. 去除停用词:停用词是指在文本中出现频率较高,但对文本分析没有意义的词语,如“的”、“是”、“在”等,可以根据自己的需求去除停用词。
3. 词性标注:对分词后的词语进行词性标注,即确定每个词语在句子中的词性,如名词、动词、形容词等,常用的词性标注工具有jieba、nltk等。
4. 实体识别:对文本中的实体进行识别,如人名、地名、组织名等,常用的实体识别工具有LTP、Stanford NER等。
5. 去除标点符号和特殊字符:去除文本中的标点符号和特殊字符,如“,”、“。”、“?”等。
6. 数字处理:对文本中的数字进行处理,如替换成特殊符号或直接去除。
以上是常见的中文文本预处理步骤,根据具体的应用场景和需求可以进行相应的处理。
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