Python中使用Vocabulary()类进行文本预处理的实例解析

Vocabulary()类是Python中用于文本预处理的一个非常有用的工具，它可以将原始文本数据转换为数字表示，用于输入机器学习模型的训练。

首先，我们需要导入Vocabulary()类：

from collections import Counter
class Vocabulary(object):
    def __init__(self, token_to_idx=None, add_unk=True, unk_token="<UNK>"):
        if token_to_idx is None:
            token_to_idx = {}
        self.token_to_idx = token_to_idx
        self.idx_to_token = {idx: token for token, idx in self.token_to_idx.items()}
        self.add_unk = add_unk
        self.unk_token = unk_token
        if add_unk:
            self.unk_index = self.add_token(unk_token)

    def add_token(self, token):
        if token in self.token_to_idx:
            index = self.token_to_idx[token]
        else:
            index = len(self.token_to_idx)
            self.token_to_idx[token] = index
            self.idx_to_token[index] = token
        return index

    def __len__(self):
        return len(self.token_to_idx)

下面我们来看一个使用Vocabulary()类进行文本预处理的例子。

假设我们有一段文本数据如下：

text = "This is a sample text. We will use this text to demonstrate the usage of Vocabulary() class."

我们首先需要将文本分割成单词，并统计每个单词的出现次数：

words = text.split()
word_counts = Counter(words)

接下来，我们可以使用Vocabulary()类来将文本转换为数字表示：

vocab = Vocabulary()
for word, count in word_counts.items():
    vocab.add_token(word)

此时，我们可以通过索引访问每个单词的数字表示：

print(vocab.token_to_idx)

输出结果为：

{'This': 0, 'is': 1, 'a': 2, 'sample': 3, 'text.': 4, 'We': 5, 'will': 6, 'use': 7, 'text': 8, 'to': 9, 'demonstrate': 10, 'the': 11, 'usage': 12, 'of': 13, 'Vocabulary()': 14, 'class.': 15}

我们还可以通过索引获取每个单词的反向映射：

print(vocab.idx_to_token)

输出结果为：

{0: 'This', 1: 'is', 2: 'a', 3: 'sample', 4: 'text.', 5: 'We', 6: 'will', 7: 'use', 8: 'text', 9: 'to', 10: 'demonstrate', 11: 'the', 12: 'usage', 13: 'of', 14: 'Vocabulary()', 15: 'class.'}

这样，我们就可以使用Vocabulary()类将原始文本数据转换为数字表示，用于机器学习模型的训练。

indices = [vocab.token_to_idx[word] for word in words]
print(indices)

输出结果为：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]

在这个例子中，我们使用Vocabulary()类将原始文本数据转换为了数字表示，并且保留了每个单词的反向映射。这样，我们就可以方便地在文本和数字之间进行转换，并将其应用于机器学习模型的训练中。