文本预处理的一般步骤和方法

文本预处理是一件极其耗费时间的事情，不仅繁琐而且涉及的细节很多，处理不好对后面的事情的影响很大。本文将简要介绍文本预处理的一般步骤和方法。

中文和英文的文本预处理有一点差异，一般情况下，我们对文本预处理的目标，都是将文本转变成结构化的数据形式。通常情况下，为了方便我们经常会使用向量空间模型（Vector Space Model，VSM）来表示文本。VSM假设文档之间的词语之间的顺序不影响文本的表达，将文本表示成词语及其频率的向量形式。举个简单的例子，假设我们有两个文本，分别如下（一行对应一个文本）：

1. I am a student. I have an apple.
2. You are a teacher. You like apples.

当然正常情况下，一个文档比上述的一句话要长得多，这里我们只是举个例而已。最终，我们将会把模型变成如下形式的向量：

|| i | am | a | student | have | an | apple | you | are | teacher | like | apples | | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | |Doc1| 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |Doc2| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 1| 1 |

一行是一个向量，每个单词在当前文档中出现的次数当做向量中对应位置的值。当然这种处理还差很多，比如，上述文档中，am/a/an等单词其实都是停用词，对于后续的任务来说一般都是多余的需要去掉。下面我们描述一下需要对文档进行预处理工作的一些内容。

一、中文分词

看名字就知道这是针对中文的处理方式，一般情况下，中午都是由标点符号隔开的句子组成，句子中间没有任何空格，我们对中文很熟悉，可以轻易的将句子中的单词分割出来，但是对于计算机来说，需要通过算法将单词切割开来才能做后续的预处理工作。对于中文的分词来说，目前技术上比较成熟，对于一般的通用的文本分词准确率都很高，对于特殊领域或者特殊句子，可以通过添加词库的方式强行将字合到一起。目前中文分词的程序主要有：

1. NLPIR中文分词软件，早先由身在中科院的张华平开发，现在跳槽到北理工（前段时间干了一件惹了大家都不高兴的事情，呵呵，有才也得做正确的事啊），包括C语言版本、Java版本和Python版本。
2. Jieba分词，非常不错的一块分词软件，立志做中文最好的分词工具，原生是Python语言写的，也有用Java实现的。