python实现文本规范化

Python实现文本规范化可以通过以下步骤实现：
1. 文本清洗：去除HTML标签、特殊字符、数字等无用信息。
2. 文本切分：将文本切分为词。
3. 删除多余字符：删除停用词、标点符号等无用信息。
4. 词形还原：将单词还原为其原始形式。
5. 词性标注：标注每个单词的词性。
6. 去除低频词：去除出现频率较低的单词。

以下是一个简单的Python代码示例，实现了文本规范化的前三个步骤：

import nltk
import re
import string

# 文本清洗
def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub('<[^>]*>', '', text)
    # 去除特殊字符
    text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 去除数字
    text = re.sub('\d+', '', text)
    # 去除多余空格
    text = re.sub('\s+', ' ', text)
    return text.strip()

# 文本切分
def tokenize_text(text):
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    word_tokens = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
    return word_tokens

# 删除多余字符
def remove_characters(tokens):
    stop_words = nltk.corpus.stopwords.words('english')
    pattern = re.compile('[{}]'.format(re.escape(string.punctuation)))
    filtered_tokens = [pattern.sub('', token) for token in tokens if token not in stop_words]
    return filtered_tokens

# 示例
sample_text = "The brown fox wasn't that quick and he couldn't win the ra"
cleaned_text = clean_text(sample_text)
tokens = tokenize_text(cleaned_text)
filtered_tokens = [remove_characters(sentence_tokens) for sentence_tokens in tokens]
print(filtered_tokens)