用於高效文字處理和分析的先進 Python 技術

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多年專注於文字處理和分析的 Python 開發教會了我高效技術的重要性。 本文重點介紹了我經常用來提高 NLP 專案效能的六種高階 Python 方法。

正規表示式（重新模組）

正規表示式對於模式比對和文字操作是不可或缺的。 Python 的 re 模組提供了一個強大的工具包。掌握正規表示式可以簡化複雜的文字處理。

例如，提取電子郵件地址：

import re

text = "Contact us at info@example.com or support@example.com"
email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
emails = re.findall(email_pattern, text)
print(emails)

輸出：['info@example.com', 'support@example.com']

正規表示式也擅長文字替換。 將美元金額轉換為歐元：

text = "The price is .99"
new_text = re.sub(r'$(\d+\.\d{2})', lambda m: f"€{float(m.group(1))*0.85:.2f}", text)
print(new_text)

輸出："The price is €9.34"

字串模組實用程式

Python 的 string 模組雖然不如 re 突出，但為文字處理提供了有用的常數和函數，例如建立翻譯表或處理字串常數。

刪除標點符號：

import string

text = "Hello, World! How are you?"
translator = str.maketrans("", "", string.punctuation)
cleaned_text = text.translate(translator)
print(cleaned_text)

輸出："Hello World How are you"

用於序列比較的difflib

比較字串或辨識相似之處很常見。 difflib 提供序列比較工具，非常適合此目的。

找相似詞：

from difflib import get_close_matches

words = ["python", "programming", "code", "developer"]
similar = get_close_matches("pythonic", words, n=1, cutoff=0.6)
print(similar)

輸出：['python']

SequenceMatcher 處理更複雜的比較：

from difflib import SequenceMatcher

def similarity(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

print(similarity("python", "pyhton"))

輸出：（約）0.83

模糊匹配的編輯距離

Levenshtein 距離演算法（通常使用 python-Levenshtein 函式庫）對於拼字檢查和模糊配對至關重要。

拼字檢查：

import Levenshtein

def spell_check(word, dictionary):
    return min(dictionary, key=lambda x: Levenshtein.distance(word, x))

dictionary = ["python", "programming", "code", "developer"]
print(spell_check("progamming", dictionary))

輸出："programming"

找類似字串：

def find_similar(word, words, max_distance=2):
    return [w for w in words if Levenshtein.distance(word, w) <= max_distance]

print(find_similar("code", ["code", "coder", "python"]))

輸出：['code', 'coder']

ftfy 用於文字編碼修復

ftfy 函式庫解決編碼問題，自動偵測並修正 mojibake 等常見問題。

修補 mojibake：

import ftfy

text = "The Mona Lisa doesn’t have eyebrows."
fixed_text = ftfy.fix_text(text)
print(fixed_text)

輸出："The Mona Lisa doesn't have eyebrows."

標準化 Unicode：

weird_text = "Ｔｈｉｓ ｉｓ Ｆｕｌｌｗｉｄｔｈ ｔｅｘｔ"
normal_text = ftfy.fix_text(weird_text)
print(normal_text)

輸出："This is Fullwidth text"

使用 spaCy 和 NLTK 進行高效標記​​化

標記化是 NLP 的基礎。 spaCy 和 NLTK 提供了超越簡單 split() 的高階標記化功能。

使用 spaCy 進行標記化：

import re

text = "Contact us at info@example.com or support@example.com"
email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
emails = re.findall(email_pattern, text)
print(emails)

輸出：['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '.']

NLTK 的 word_tokenize：

text = "The price is .99"
new_text = re.sub(r'$(\d+\.\d{2})', lambda m: f"€{float(m.group(1))*0.85:.2f}", text)
print(new_text)

輸出：（類似spaCy）

實際應用與最佳實務

這些技巧適用於文字分類、情緒分析和資訊檢索。 對於大型資料集，優先考慮記憶體效率（生成器），利用多處理來處理CPU 密集型任務，使用適當的資料結構（用於成員測試的集），編譯正則表達式以供重複使用，並利用pandas等庫進行CSV 處理。

透過實施這些技術和最佳實踐，您可以顯著提高文字處理工作流程的效率和有效性。請記住，持續的練習和實驗是掌握這些寶貴技能的關鍵。

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