Python编写的preprocess_input()函数及其对中文标题的应用

preprocess_input()函数是一个Python函数，用于对输入数据进行预处理或转换，以使其适应特定的模型或算法。对于中文标题的预处理，可以包括以下几个步骤：

1. 分词：将中文标题分解成单个词或字的序列。

2. 清理文本：去除标题中的特殊字符、标点符号以及停用词。

3. 词嵌入：将每个词或字转换为对应的词嵌入向量。

4. 序列填充：对长度不一致的标题进行填充，使它们具有相同的长度。

下面是一个示例的preprocess_input()函数及其在中文标题处理上的应用。

import jieba
import numpy as np
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from gensim.models import KeyedVectors

def preprocess_input(texts, max_length):
    # 加载中文停用词
    stopwords = set()
    with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
        for line in file:
            stopwords.add(line.strip())
    
    # 分词
    tokenized_texts = []
    for text in texts:
        tokens = jieba.lcut(text)
        tokenized_texts.append(tokens)
    
    # 清理文本
    cleaned_texts = []
    for tokens in tokenized_texts:
        cleaned_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]
        cleaned_texts.append(cleaned_tokens)
    
    # 词嵌入
    word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format("word2vec.bin", binary=True)
    embedded_texts = []
    for tokens in cleaned_texts:
        embedded_tokens = [word_vectors[token] for token in tokens if token in word_vectors]
        embedded_texts.append(embedded_tokens)
    
    # 序列填充
    padded_texts = pad_sequences(embedded_texts, maxlen=max_length, dtype='float32')
    
    return np.array(padded_texts)

# 中文标题列表
titles = ['中文标题1', '中文标题2', '中文标题3']

# 预处理
preprocessed_titles = preprocess_input(titles, max_length=10)

# 输出预处理后的标题
print(preprocessed_titles)

在上面的例子中，我们首先使用jieba库进行中文分词，将每个标题拆分成一个个词。然后，我们使用一个停用词文件来去除标题中的常见无关词汇，如“的”、“是”等。接下来，我们使用gensim库加载并使用预训练的词向量模型（如word2vec），将每个词转换为对应的词嵌入向量。最后，我们使用keras的pad_sequences()函数对不同长度的标题进行填充，使它们具有相同的长度。最终，我们将所有标题的词嵌入向量序列转换为NumPy数组，并将其作为函数的输出。

请注意，在实际使用时，你需要根据你的任务和数据集进行适当的修改和调整，例如选择合适的词向量模型、停用词列表以及填充长度等。