Keras 文本预处理 text sequence

忘是亡心i 2021-06-11 15:11 476阅读 0赞

## **预处理** ##

句子分割、ohe-hot：

from keras.preprocessing import text
    from keras.preprocessing.text import Tokenizer
    
    text1='some thing to eat'
    text2='some some thing to drink'
    text3='thing to eat food'
    texts=[text1, text2, text3]
    
    # keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text,
    # filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n',
    # lower=True,
    # split=" ")
    print(text.text_to_word_sequence(text3))
    
    # 将一行文本使用hash原理转成one-hot形式，不是按照字典形式进行的映射
    # keras.preprocessing.text.one_hot(text,
    # n,
    # filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n',
    # lower=True,
    # split=" ")
    print(text.one_hot(text2,20))  #n表示编码值在1到n之间
    print(text.one_hot(text2,5))

![这里写图片描述][SouthEast]  
文本序列化：

tokenizer = Tokenizer(num_words=4) #num_words:None或整数,个人理解就是对统计单词出现数量后选择次数多的前n个单词，后面的单词都不做处理。
    tokenizer.fit_on_texts(texts)
    print( tokenizer.texts_to_sequences(texts)) # 使用字典将对应词转成index。shape为 (文档数，每条文档的长度)
    print( tokenizer.texts_to_matrix(texts)) # 转成one-hot，与前面的不同。shape为[len(texts),num_words]
    print()
    print( tokenizer.word_counts) #单词在所有文档中的总数量，如果num_words=4，应该选择some thing to
    print( tokenizer.word_docs) #单词出现在文档中的数量
    print( tokenizer.word_index) #单词对应的index
    print( tokenizer.index_docs) #index对应单词出现在文档中的数量

![这里写图片描述][SouthEast 1]  
从上看到num\_words=4时取得是(‘some’, 3), (‘thing’, 3), (‘to’, 3)三个词对应的’some’: 1, ‘thing’: 2, ‘to’: 3得index转成序列。  
**序列填充：**

# padding 填充位置pre/post truncating 超过maxlen后截取位置pre/post
    # keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32',
    #     padding='pre', truncating='pre', value=0.)
    from keras.preprocessing import sequence
    print(sequence.pad_sequences([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4]],15, padding='post', value=-1, truncating='pre'))
    print(sequence.pad_sequences([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]],5, padding='pre', value=-1, truncating='pre'))

![这里写图片描述][70]

## **代码** ##

from keras.preprocessing import text, sequence
    # 生成的字典取频数高的max_feature个word对文本进行处理，其他的word都会忽略
    max_feature = 30000
    # 每个文本处理后word长度为maxlen
    maxlen = 100
    # 词嵌入长度取facebook fasttext的300长度
    embedding_size = 300
    
    # 使用keras进行分词，word转成对应index
    tokenizer = text.Tokenizer(num_words=max_feature)
    tokenizer.fit_on_texts(list(train_f)+list(test_f))
    train_feature = tokenizer.texts_to_sequences(train_f)
    test_feature = tokenizer.texts_to_sequences(test_f)
    # 将每个文本转成固定长度maxlen，长的截取，短的填充0
    train_feature = sequence.pad_sequences(train_feature, maxlen)
    test_feature = sequence.pad_sequences(test_feature, maxlen)
    
    # 词嵌入向量转dict的
    def get_coefs(word, *arr):
        return word, np.asarray(arr, dtype='float32')
    embedding_index = dict( get_coefs(*o.rstrip().rsplit(' ')) for o in open(embedding_file))
    
    # 文本中词的index映射对应的词嵌入
    word_index = tokenizer.word_index
    nb_words = min(max_feature, len(word_index)) # 基于文本的词典总长为len(word_index)，
    # 由于使用max_feature进行了筛选，则最终使用的词典由max_feature, len(word_index)决定
    embedding_matrix = np.zeros((nb_words, embedding_size))
    for word, i in word_index.items():
        if i>= max_feature: continue #如果i大于max_feature,说明该词已经超出max_feature范围，无需处理
        embedding_vector = embedding_index.get(word)
        if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embedding_vector

[SouthEast]: /images/20210520/ea2a02cc210d43c897abec43e687c312.png
[SouthEast 1]: /images/20210520/a0e3bb2482d84dbeab774e3650ecc900.png
[70]: /images/20210520/233e11e44de24d02a613c7adcf13be02.png