python - stopwords - ¿Cómo deshacerse de la puntuación con el tokenizador NLTK?

nltk tokenize spanish

Question

Estoy comenzando a usar NLTK y no entiendo muy bien cómo obtener una lista de palabras del texto. Si uso nltk.word_tokenize() , obtengo una lista de palabras y signos de puntuación. Necesito solo las palabras en su lugar. ¿Cómo puedo eliminar la puntuación? Además, word_tokenize no funciona con oraciones múltiples: los puntos se agregan a la última palabra.

Answer 1

Acabo de utilizar el siguiente código, que eliminó toda la puntuación:

tokens = nltk.wordpunct_tokenize(raw)

type(tokens)

text = nltk.Text(tokens)

type(text)  

words = [w.lower() for w in text if w.isalpha()]

Answer 2

Como se notó en los comentarios, comience con sent_tokenize (), porque word_tokenize () solo funciona en una sola oración. Puede filtrar la puntuación con filter (). Y si tienes un unicode, asegúrate de que sea un objeto unicode (no un ''str'' codificado con alguna codificación como ''utf-8'').

from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

text = ''''''It is a blue, small, and extraordinary ball. Like no other''''''
tokens = [word for sent in sent_tokenize(text) for word in word_tokenize(sent)]
print filter(lambda word: word not in '',-'', tokens)

Answer 3

Creo que necesitas algún tipo de coincidencia de expresiones regulares (el siguiente código está en Python 3):

import string
import re
import nltk

s = "I can''t do this now, because I''m so tired.  Please give me some time."
l = nltk.word_tokenize(s)
ll = [x for x in l if not re.fullmatch(''['' + string.punctuation + '']+'', x)]
print(l)
print(ll)

Salida:

[''I'', ''ca'', "n''t", ''do'', ''this'', ''now'', '','', ''because'', ''I'', "''m", ''so'', ''tired'', ''.'', ''Please'', ''give'', ''me'', ''some'', ''time'', ''.'']
[''I'', ''ca'', "n''t", ''do'', ''this'', ''now'', ''because'', ''I'', "''m", ''so'', ''tired'', ''Please'', ''give'', ''me'', ''some'', ''time'']

Debería funcionar bien en la mayoría de los casos, ya que elimina la puntuación mientras conserva símbolos como "no", que no se pueden obtener a partir de tokenizadores de wordpunct_tokenize como wordpunct_tokenize .

Answer 4

Eche un vistazo a las otras opciones de tokenización que nltk proporciona here . Por ejemplo, puede definir un tokenizador que selecciona secuencias de caracteres alfanuméricos como tokens y descarta todo lo demás:

from nltk.tokenize import RegexpTokenizer

tokenizer = RegexpTokenizer(r''/w+'')
tokenizer.tokenize(''Eighty-seven miles to go, yet.  Onward!'')

Salida:

[''Eighty'', ''seven'', ''miles'', ''to'', ''go'', ''yet'', ''Onward'']

Answer 5

El siguiente código eliminará todos los signos de puntuación y los caracteres no alfabéticos. Copiado de su libro.

http://www.nltk.org/book/ch01.html

import nltk

s = "I can''t do this now, because I''m so tired.  Please give me some time. @ sd  4 232"

words = nltk.word_tokenize(s)

words=[word.lower() for word in words if word.isalpha()]

print(words)

salida

[''i'', ''ca'', ''do'', ''this'', ''now'', ''because'', ''i'', ''so'', ''tired'', ''please'', ''give'', ''me'', ''some'', ''time'', ''sd'']

Answer 6

Realmente no necesitas NLTK para eliminar la puntuación. Puedes eliminarlo con python simple. Para cuerdas:

import string
s = ''... some string with punctuation ...''
s = s.translate(None, string.punctuation)

O para Unicode:

import string
translate_table = dict((ord(char), None) for char in string.punctuation)   
s.translate(translate_table)

y luego usa esta cadena en tu tokenizer.

El módulo de cadena PS tiene otros conjuntos de elementos que se pueden eliminar (como los dígitos).

Answer 7

Utilizo este código para eliminar la puntuación:

import nltk
def getTerms(sentences):
    tokens = nltk.word_tokenize(sentences)
    words = [w.lower() for w in tokens if w.isalnum()]
    print tokens
    print words

getTerms("hh, hh3h. wo shi 2 4 A . fdffdf. A&&B ")

Y si desea verificar si un token es una palabra válida en inglés o no, es posible que necesite PyEnchant

Tutorial:

 import enchant
 d = enchant.Dict("en_US")
 d.check("Hello")
 d.check("Helo")
 d.suggest("Helo")