自然语言处理(二)——PTB数据集的预处理

2019-02-21 06:40:03来源:博客园 阅读 ()

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参考书

《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版)

首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号,然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
@contact: 694317828@qq.com
@software: pycharm
@file: word_deal1.py
@time: 2019/2/20 10:42
@desc: 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号,然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。
"""

import codecs
import collections
from operator import itemgetter

# 训练集数据文件
RAW_DATA = "./simple-examples/data/ptb.train.txt"
# 输出的词汇表文件
VOCAB_OUTPUT = "ptb.vocab"

# 统计单词出现的频率
counter = collections.Counter()
with codecs.open(RAW_DATA, "r", "utf-8") as f:
    for line in f:
        for word in line.strip().split():
            counter[word] += 1

# 按照词频顺序对单词进行排序
sorted_word_to_cnt = sorted(counter.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt]

# 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符“<eos>”,这里预先将其加入词汇表。
sorted_words = ["<eos>"] + sorted_words
# 在后面处理机器翻译数据时,出了"<eos>",还需要将"<unk>"和句子起始符"<sos>"加入
# 词汇表,并从词汇表中删除低频词汇。在PTB数据中,因为输入数据已经将低频词汇替换成了
# "<unk>",因此不需要这一步骤。
# sorted_words = ["<unk>", "<sos>", "<eos>"] + sorted_words
# if len(sorted_words) > 10000:
#     sorted_words = sorted_words[:10000]

with codecs.open(VOCAB_OUTPUT, 'w', 'utf-8') as file_output:
    for word in sorted_words:
        file_output.write(word + "\n")

  运行结果:

?

?

 

在确定了词汇表之后,再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号。每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# coding=utf-8 

"""
@author: Li Tian
@contact: 694317828@qq.com
@software: pycharm
@file: word_deal2.py
@time: 2019/2/20 11:10
@desc: 在确定了词汇表之后,再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号。每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。
"""

import codecs
import sys

# 原始的训练集数据文件
RAW_DATA = "./simple-examples/data/ptb.train.txt"
# 上面生成的词汇表文件
VOCAB = "ptb.vocab"
# 将单词替换成为单词编号后的输出文件
OUTPUT_DATA = "ptb.train"

# 读取词汇表,并建立词汇到单词编号的映射。
with codecs.open(VOCAB, "r", "utf-8") as f_vocab:
    vocab = [w.strip() for w in f_vocab.readlines()]
word_to_id = {k: v for (k, v) in zip(vocab, range(len(vocab)))}


# 如果出现了被删除的低频词,则替换为"<unk>"。
def get_id(word):
    return word_to_id[word] if word in word_to_id else word_to_id["<unk"]


fin = codecs.open(RAW_DATA, "r", "utf-8")
fout = codecs.open(OUTPUT_DATA, 'w', 'utf-8')
for line in fin:
    # 读取单词并添加<eos>结束符
    words = line.strip().split() + ["<eos>"]
    # 将每个单词替换为词汇表中的编号
    out_line = ' '.join([str(get_id(w)) for w in words]) + '\n'
    fout.write(out_line)
fin.close()
fout.close()

运行结果:

?


原文链接:https://www.cnblogs.com/lyjun/p/10407091.html
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