使用使用python进行文本预处理和提取特征的实例 进行文本预处理和提取特征的实例 今天小编就为大家分享一篇使用python进行文本预处理和提取特征的实例，具有很好的参考价值，希望对大家 有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示： 如下所示： 文本过滤 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", content)#只保留中文和标点 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', "",content)#只保留中文 result = re.sub(r'[^\0-9\.\u4e00-\u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", content)#只保留中文和标点和数字 result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5,A-Za-z0-9]', "",content)#只保留中文、英文和数字 文本去除两个以上空格 文本去除两个以上空格 content=re.sub(r'\s{2,}', '', content) bas4编码变成中文 编码变成中文 def bas4_decode(bas4_content): decodestr= base64.b64decode(bas4_content) result = re.sub(r'[^\0-9\.\u4e00-\u9fa5,。？！，、；：“ ”‘ '（ ）《 》〈 〉]', "", decodestr.decode())#只保留中文和标点和数字 return result 文本去停用词 文本去停用词 def text_to_wordlist(text): result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', "",text) f1_seg_list = jieba.cut(result)#需要添加一个词典，来弥补结巴分词中没有的词语，从而保证更高的正确率 f_stop = codecs.open(".\stopword.txt","r","utf-8") try: f_stop_text = f_stop.read() finally: f_stop.close() f_stop_seg_list = f_stop_text.split() test_words = [] for myword in f1_seg_list: if myword not in f_stop_seg_list: test_words.append(myword) return test_words 文本特征提取 文本特征提取 import jieba import jieba.analyse import numpy as np #import json import re def Textrank(content): result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', "",content) seg = jieba.cut(result) jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt') keyList=jieba.analyse.textrank('|'.join(seg), topK=10, withWeight=False) return keyList def TF_IDF(content): result = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', "",content) seg = jieba.cut(result) jieba.analyse.set_stop_words('stopword.txt') keyWord = jieba.analyse.extract_tags( '|'.join(seg), topK=10, withWeight=False, allowPOS=())#关键词提取，在这里对jieba的tfidf.py进行了修改 return keyWord 以上这篇使用python进行文本预处理和提取特征的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大 家多多支持我们。