文本歧义与清理：分词、停用词移除与词干还原

在第2章“文本的歧义及其清理”中，章节详细探讨了文本处理中的关键步骤，以确保准确理解和分析文本内容。主要内容包括： 1. **文本预处理**：首先，对输入的文本进行词项化，即将连续的文本转换为一个个可处理的单元，例如单词或短语。这通常是通过分词技术实现，将句子拆分成单个词语，比如在Python中可以使用NLTK库的`word_tokenize()`函数。 2. **去除停用词**：停用词是指在文本分析中通常不会影响语义理解的常见词汇，如“的”、“是”、“在”等。它们被去除是因为在大多数情况下对文本的中心思想贡献较小。Python中可以通过自然语言处理库（如NLTK）提供停用词列表，并使用`nltk.corpus.stopwords`进行过滤。 3. **词干提取与词形还原**：词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）是减少词汇变形形式的重要步骤。词干提取通常采用算法如Porter Stemmer或Snowball Stemmer，将单词归一化为其基本形式。词形还原则是找到一个词的基本词根，如在英文中，“running”还原为“run”。NLTK库提供了这些功能的实现。 4. **JSON文件操作**：章节中提到的一个示例展示了如何使用Python处理JSON文件，通过`json.load()`函数加载数据，然后访问键值对。这对于非文本数据的处理同样重要，尤其是在处理结构化数据时。 5. **语句分离**：对长篇文本进行句子分割，有助于更好地理解文本的逻辑结构。`nltk.tokenize.sent_tokenize()`函数用于基于语句边界进行分割，如例子中的HTML文本和普通文本处理。 6. **标识化处理**：针对字符串类型的数据，`split()`方法是基础的分隔操作，可以利用空白符将字符串分割成单词。更高级的方法如`word_tokenize()`和`regex_tokenize()`提供了更复杂的分割规则，可以根据需求定制。 第2章的内容涵盖了文本处理中的核心步骤，通过这些技术，能够有效地清理、标准化和解析文本，为后续的分析和理解打下坚实基础。