Python - Bigrams

引言

在 Python 中，文本中相邻的两个词被称为 bigrams（二元语）。自然语言处理任务经常使用文本分析、情感分析和机器翻译。通过 spaCy 和 NLTK（自然语言工具包）等工具，可以在 Python 中轻松创建 bigrams。虽然 spaCy 具有内置的标记化功能来处理文本并提取 bigrams，但 NLTK 包含诸如 `bigrams()` 之类的函数来从文本语料库中提取 bigrams。Bigrams 通过捕获比单个词更多的上下文信息，有助于更深入地理解语言模式以及词与词之间的关系。

它们对于识别经常一起出现的词对或猜测句子中的下一个词等任务特别有用。通过利用 Python 的 bigram 分析包和函数，开发人员和数据科学家可以从文本数据中提取更有见地的相关信息，用于各种应用。

让我们看一个演示 Python 中 Bigrams 实现的例子

示例

输出

Bigrams: [('The', 'quick'), ('quick', 'brown'), ('brown', 'fox'), ('fox', 'jumps'), ('jumps', 'over'), ('over', 'the'), ('the', 'lazy'), ('lazy', 'dog')]

说明

此 Python 代码示例说明了如何使用 NLTK 包从给定的句子创建 bigrams。首先，使用 `tokenize()` 函数将句子标记化为单个词。然后，从词列表中，使用 NLTK 的 `nltk.util` 包中的 `bigrams()` 方法创建所有可能的 bigram 对。生成的 bigrams 包含原始句子的相邻词对。最后，打印包含已创建 bigrams 的列表。通过记录连续的词组，这种方法提供了一种简单但有效的方法来分析文本数据。这种方法可以应用于各种自然语言处理任务，包括语言建模、情感分析和信息检索。

使用 `split()` 方法

Python 中的 `split()` 方法提供了一种简单的方法来标记文本，通过根据指定的分隔符或空格将文本分割成离散的词或标记。此方法通常用于简单的文本处理任务，例如创建 bigrams。通过将文本分解成离散的元素，`split()` 方法可以更轻松地提取连续的词对，即 bigrams。这种简单而强大的方法是许多自然语言处理应用的基础，它可以使文本数据分析快速而简单。

示例

输出

Bigrams: [('The', 'quick'), ('quick', 'brown'), ('brown', 'fox'), ('fox', 'jumps'), ('jumps', 'over'), ('over', 'the'), ('the', 'lazy'), ('lazy', 'dog')]

说明

使用 NLTK 或 spaCy 作为外部库并不是生成 bigrams 的唯一方法；此 Python 代码片段展示了一种替代方案。首先，`split()` 方法将提供的文本分割成离散的词。下一步是通过迭代遍历词列表来创建连续的词对，即 bigrams。这种方法直接处理文本数据，无需任何其他 NLP 库，因此轻量且易于使用。尽管缺乏 NLTK 或 spaCy 提供的一些复杂的语言学方面，但这种方法适用于基本的 bigram 提取就已足够的简单文本处理场景。通过其快速而有效的方法来分析文本中的连续词关联，可以获得用于各种应用（包括语言建模、情感分析和信息检索）的见解。

结论

总而言之，Bigrams 对于涉及自然语言处理的任务至关重要，因为它们可以识别文本数据中的连续词关联。为了有效地从文本生成 bigrams，Python 提供了多种方法和库，例如 spaCy、NLTK，甚至简单的列表推导式。为了促进语言建模、情感分析和信息检索等任务，这些 bigrams 提供了关于语言模式的富有洞察力的信息。尽管像 NLTK 和 spaCy 这样的复杂系统为 bigram 提取和分析提供了更广泛的 NLP 功能，但对于简单的文本处理任务，基本列表操作也是轻量级的选择。Bigrams 使开发人员和数据科学家能够从文本输入中提取有价值的信息，从而实现对语言结构和语义的更深入理解和研究。它们可以与复杂的 NLP 包或简单的 Python 脚本一起使用。通过将 bigram 分析集成到 Python 工作流程中，可以增强 NLP 系统的功能，从而推进文本挖掘、自然语言理解以及相关主题。