【实战演练】文本数据清洗与预处理实战：停用词过滤、词干化与标准化

# 2.1 停用词过滤

### 2.1.1 停用词的定义和作用

停用词是指在文本数据中出现频率较高，但对文本内容理解贡献度较低的词语。这些词语通常是介词、连词、冠词等功能性词语，例如"the"、"of"、"and"。

停用词过滤是一种文本预处理技术，通过移除停用词来减少文本数据的体积，提高文本处理效率。此外，停用词过滤还可以提升文本分类、信息检索等自然语言处理任务的准确性。

# 2. 文本数据清洗实战

### 2.1 停用词过滤

#### 2.1.1 停用词的定义和作用

停用词是指在文本数据中出现频率很高，但对文本内容的语义理解贡献较小的词语，如“的”、“了”、“是”等。过滤停用词可以有效减少文本数据的体积，提高文本处理的效率，同时还可以提升文本分类、信息检索等任务的准确性。

#### 2.1.2 停用词表的获取和应用

常用的停用词表有：

- NLTK 停用词表：由 NLTK 自然语言处理库提供，包含 120 个英语停用词。
- Smart 停用词表：由 Christopher D. Manning 和 Hinrich Schütze 提出，包含 571 个英语停用词。
- 哈工大停用词表：由哈尔滨工业大学自然语言处理实验室提供，包含 1340 个中文停用词。

获取停用词表后，可以使用以下代码进行停用词过滤：

import nltk

# 加载停用词表
stop_words = nltk.corpus.stopwords.words('english')

# 停用词过滤
def remove_stop_words(text):
    return ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])

### 2.2 词干化

#### 2.2.1 词干化的概念和方法

词干化是一种将单词还原为其词根或词干的过程，可以消除单词的不同形式，提取其核心含义。例如，单词“running”、“ran”、“runs”都可以词干化为“run”。词干化可以提高文本处理的效率，减少同义词的影响，提升文本分类、信息检索等任务的准确性。

#### 2.2.2 常用的词干化算法

常用的词干化算法有：

- Porter 算法：一种最简单的词干化算法，可以处理大多数英语单词。
- Lancaster 算法：一种更复杂的词干化算法，可以处理更广泛的英语单词。
- Snowball 算法：一种基于 Porter 算法的改进算法，可以处理多种语言的单词。

可以使用以下代码进行词干化：

import nltk

# 加载词干化器
stemmer = nltk.stem.PorterStemmer()

# 词干化
def stem_words(text):
    return ' '.join([stemmer.stem(word) for word in text.split()])

### 2.3 标准化

#### 2.3.1 标准化的目的和类型

标准化是指将文本数据中的不同形式统一为一种标准形式，可以消除文本数据中的歧义，提高文本处理的效率，提升文本分类、信息检索等任务的准确性。

常见的标准化方法有：

- 大小写转换：将文本数据中的所有字母转换为小写或大写。
- 全角半角转换：将文本数据中的全角字符转换为半角字符，或反之。
- 去除特殊字符：将文本数据中的特殊字符（如标点符号、空格）去除。

#### 2.3.2 常见的标准化方法

可以使用以下代码进行标准化：

# 大小写转换
def lowercase(text):
    return text.lower()

# 全角半角转换
def full2half(text):
    return ''.join([chr(ord(ch) - 65248) if ord(ch) >= 65281 and ord(ch) <= 65374 else ch for ch in text])

# 去除特殊字符
def remove_special_chars(text):
    return ''.join([ch