Pandas 如何增强 NLP 任务的标点符号去除能力？

使用 Pandas 快速删除标点符号

问题：

在文本清理和预处理过程中有效地从文本中删除标点符号在 NLP 任务中通常至关重要。标点符号可以定义为 string.punctuation 中找到的任何字符。

str.replace 的替代方法：

1。 regex.sub

此方法使用 re 库中的 sub 函数来执行基于正则表达式的替换。它涉及预编译正则表达式模式并在列表理解中调用 regex.sub。

2. str.translate

这个方法是用 C 实现的，速度非常快。它涉及使用分隔符将所有字符串连接成一个大字符串，翻译大字符串以删除标点符号，然后将结果拆分回字符串列表。

性能比较：

性能测试表明 str.translate 显着优于 str.replace 和regex.sub.

其他注意事项：

• NaN 值： regex.sub 和 str.translate 对 NaN 值敏感，并且需要额外的
• DataFrames： 如果 DataFrame 中的每一列都需要删除标点符号，请使用 v = pd.Series(df.values.ravel()) ，然后进行转换和重塑。
• 正则表达式复杂性：正则表达式模式的复杂性会影响性能。确保它与要删除的特定字符对齐。
• Unicode 字符： 使用这些解决方案将删除 Unicode 字符。

附录：

• 所有的函数定义方法
• 性能基准测试代码

以上是Pandas 如何增强 NLP 任务的标点符号去除能力？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！