Pandas は NLP タスクの句読点の除去をどのように強化できるでしょうか?

Pandas による高速句読点削除

問題:

テキストのクリーニングと前処理中にテキストから句読点を効率的に削除するのはNLP タスクではしばしば重要になります。句読点文字は、string.punctuation.

str.replace:

1 の代替メソッドにある任意の文字として定義できます。 regex.sub

このメソッドは、re ライブラリの sub 関数を使用して正規表現ベースの置換を実行します。これには、正規表現パターンを事前コンパイルし、リスト内包表記内で regex.sub を呼び出すことが含まれます。

2. str.translate

このメソッドは C で実装されており、非常に高速です。これには、区切り文字を使用してすべての文字列を 1 つの大きな文字列に結合し、その大きな文字列を変換して句読点を削除し、その結果を文字列のリストに分割して戻します。

パフォーマンスの比較:

パフォーマンス テストでは、str.translate が str.replace および regex.sub よりも大幅に優れていることが示されています。

その他の考慮事項:

• NaN値: regex.sub および str.translate は NaN 値に敏感であり、追加の処理が必要です。
• DataFrames: DataFrame 内のすべての列で句読点の削除が必要な場合は、v = pd を使用します。 .Series(df.values.ravel()) の後に、変換と再形成が行われます。
• 正規表現の複雑さ: 正規表現パターンの複雑さは、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。削除する特定の文字と一致していることを確認してください。
• Unicode 文字: Unicode 文字は、これらの解決策を使用して削除されます。

付録:

• すべてのメソッドの関数定義
• パフォーマンス ベンチマーク コード

以上がPandas は NLP タスクの句読点の除去をどのように強化できるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。