Python实现文本识别特征提取

"该资源是一个Python脚本，用于进行文本识别中的特征提取，特别是针对电子邮件数据集（如Enron数据集）中的英文文本。它读取每个文本文件，计算其中的‘From:’行，统计非字母数字字符、单词数量、句子长度等特征，并将结果写入Excel工作表。" 在文本识别和处理中，特征提取是关键步骤，它有助于机器学习模型理解文本的结构和内容。在这个Python代码中，特征提取主要关注以下几个方面： 1. **文件读取与预处理**：代码首先打开并读取一系列的文本文件（假设为Enron数据集中的邮件），对每一封邮件进行处理。它跳过了不包含'From:'的行，因为这些行可能是邮件头的一部分，不包含正文内容。 2. **统计'From:'行**：`splitLine`函数用于分割每封邮件的发件人信息，将'From:'后的部分保留并去除换行符。 3. **特征计算**： - **句子计数（lines_count）**：遍历文件中的每一行，增加计数器。 - **字符计数（chars_count）**：计算每行的字符数，累加到总字符数。 - **非字母数字字符计数**：通过正则表达式`re.findall(r'[^a-zA-Z0-9]+', line)`找出所有非字母数字字符，这有助于了解文本中特殊字符的使用情况。 - **短句子检测**：如果一行长度小于等于2，认为可能是短句或标点符号，增加duan_count。 - **单词计数**：去除非字母数字字符后，进一步分割单词并统计每个单词的出现次数，存储在`words_dict`中。 - **单词字数统计（en_count）**：计算每个单词的长度，了解单词平均长度。 4. **结果输出**：将计算得到的特征（如空的发件人信息、句子数、单词数、总行数等）写入Excel工作表的不同单元格中，便于后续分析和建模。 5. **效率优化**：使用`file.seek(0)`重置文件指针，避免重复读取文件，提高效率。 这个脚本对于文本挖掘和分析，尤其是邮件数据的预处理非常有用。它可以作为构建文本分类、情感分析或垃圾邮件检测模型的基础，通过提取的特征来训练模型以理解文本内容。此外，由于代码仅处理英文文本，如果要处理多语言文本，可能需要扩展以支持其他字符集和分词规则。