Создание корпуса слов

Когда дело доходит до задач обработки естественного языка (NLP), построение корпуса текстовых данных является фундаментальным шагом. Корпус — это просто набор документов или текстов, которые используются для анализа и моделирования. Одним из распространенных представлений текстовых данных является набор слов, который игнорирует грамматику и порядок слов и фокусируется исключительно на частоте отдельных слов. В этой статье мы рассмотрим несколько методов создания набора слов, а также примеры кода. Давайте погрузимся!

1. Создание корпуса вручную.
   Самый простой способ создать корпус — вручную создать коллекцию текстовых документов. Это может включать сбор документов из различных источников, таких как книги, статьи или веб-сайты, и сохранение их в структурированном формате. Вот пример создания корпуса из списка строк в Python:

   corpus = [
      "This is the first document.",
      "This document is the second document.",
      "And this is the third one.",
      "Is this the first document?",
   ]

2. Создание корпуса на основе файлов.
   Если у вас есть большое количество текстовых документов, хранящихся в отдельных файлах, вы можете создать корпус, прочитав и обработав эти файлы. Этот подход полезен при работе с большими наборами данных. Вот пример использования модулей Python osи globдля чтения текстовых файлов из каталога:

   import os
   import glob
   corpus = []
   files = glob.glob("path/to/files/*.txt")
   for file in files:
      with open(file, 'r') as f:
          text = f.read()
          corpus.append(text)

3. Сбор веб-страниц для создания корпуса.
   Другой метод создания корпуса – сбор текстовых данных с веб-сайтов. Это может быть полезно, если вы хотите проанализировать определенные домены или темы. Python предоставляет такие библиотеки, как BeautifulSoupи requestsдля очистки веб-страниц. Вот пример извлечения текста с веб-страницы с помощью BeautifulSoup:

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   url = "https://www.example.com"
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   text = soup.get_text()
   corpus.append(text)

4. Использование NLTK и Corpora:
   The Natural Language Toolkit (NLTK) — популярная библиотека для задач НЛП на Python. Он предоставляет встроенные корпуса, которые вы можете использовать для различных целей. Вы также можете создать свой собственный корпус с помощью NLTK. Вот пример создания корпуса с использованием корпуса Reuters NLTK:

   import nltk
   from nltk.corpus import reuters
   corpus = []
   for file_id in reuters.fileids():
      text = reuters.raw(file_id)
      corpus.append(text)

5. Предварительная обработка и токенизация.
   После создания корпуса необходимо предварительно обработать и токенизировать текстовые данные, чтобы создать набор слов. Шаги предварительной обработки могут включать удаление знаков препинания, преобразование текста в нижний регистр, удаление стоп-слов, а также определение слов или лемматизацию слов. Токенизация предполагает разделение текста на отдельные слова или токены. Вот пример использования библиотеки NLTK для предварительной обработки и токенизации:

   from nltk.tokenize import word_tokenize
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.stem import PorterStemmer
   corpus_processed = []
   stop_words = set(stopwords.words('english'))
   stemmer = PorterStemmer()
   for document in corpus:
      tokens = word_tokenize(document.lower())
      tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens if token.isalpha() and token not in stop_words]
      corpus_processed.append(tokens)

Теперь, когда мы изучили различные методы создания набора слов, вы можете выбрать тот подход, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Не забудьте предварительно обработать и маркировать текстовые данные перед дальнейшим анализом или моделированием. Удачного построения корпуса!