web文本数据清洗流程及实例 （实例代码）

本篇文章给大家带来的内容是关于web文本数据清洗流程及实例 （实例代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

今天，超过80%的数据是非结构化的。文本数据预处理是数据分析前的必经之路。大多数可用的文本数据本质上是高度非结构化和嘈杂的，需要更好的见解或建立更好的算法来处理数据。 

我们知道，社交媒体数据是高度非结构化的，因其非正式的交流，存在包括拼写错误、语法不好、俚语的使用、诸如URL、停用词、表达式等不必要内容。

一个典型的商业问题，假设你感兴趣的是：这是iPhone在粉丝中更受欢迎的特点。下面你已经提取了与iPhone相关的消费者意见的一条推特：

下面对这条推特做文本预处理：

1、去掉HTML 字符:    

从Web获得的数据通常包含许多HTML实体，如lt；& gt；& &；它嵌入到原始数据中。因此，必须摆脱这些实体。一种方法是通过使用特定的正则表达式直接删除它们。另一种方法是使用适当的包和模块（例如Python的HTMLPARSER），它可以将这些实体转换成标准的HTML标记。例如：& lt；转换为“<”，转换为“&”。

         

2、解码数据：

这是将信息从复杂符号转换为简单易懂字符的过程。文本数据可能会受到不同形式的解码，如“拉丁语”、“UTF8”等。因此，为了更好地分析，有必要保持完整的数据以标准的编码格式。UTF-8编码被广泛接受并推荐使用。

       

3、撇号查找：为了避免文本中的任何词义消歧，建议在文章中保持适当的结构，并遵守上下文无关文法的规则。当使用撇号时，消歧的机会增加。

For example “it’s is a contraction for it is or it has”.

所有撇号都应该转换成标准词典。可以使用所有可能的关键字的查找表来消除歧义。

       

4、停用词的去除：当数据分析需要在字级上进行数据驱动时，应删除通常出现的单词（停用词）。通过创建的一个长长的停止词列表，或者可以使用预定义的语言特定的库。

5、删除标点符号：所有的标点符号应根据优先级来处理。例如：“，”，“，”，“？”“重要标点应该保留，而其他标点需要删除。

6、删除表达式：文本数据（通常是语音转录）可能包含人类的表达，如[笑]，[哭]，[观众暂停]。这些表达式通常与语音内容无关，因此需要删除。在这种情况下，简单正则表达式可能是有用的。

7、分裂的附加词：人在社交论坛中的生成文本数据，本质上是完全非正式的。大多数推文伴随着多个附加词，例如RayyDay. PrimeCythOrth.等，这些实体可以用简单的规则和正则表达式分裂成它们的正常形式.

8、俚语查找：同样，社交媒体包括大多数俚语词汇。这些词应该转换成标准词来制作自由文本。像LUV这样的词将被转换成爱，Helo到Hello。撇号查找的类似方法可以用来将俚语转换成标准词。网上有大量的信息源，它提供了所有可能的俚语的列表，可以用它们作为查找字典来进行转换。

9、规范词：有时词的格式不正确。例如：“I looooveee you” 应为 “I love you”。简单的规则和正则表达式可以帮助解决这些情况。

10、删除URL：应删除文本数据中的URL和超链接，如评论、评论和推文。

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