Keras---text.Tokenizer和sequence：文本与序列预处理

http://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/77712003

1 简介

在进行 自然语言 处理之前，需要对文本进行处理。 

本文介绍keras提供的预处理包keras.preproceing下的 text模块 与 序列处理模块sequence模块

2 text模块提供的方法

• text_to_word_sequence(text,fileter) 可以简单理解此函数功能类str.split
• one_hot(text,vocab_size) 基于hash函数(桶大小为vocab_size)，将一行文本转换向量表示（把单词数字化，vocab_size=5表示所有单词全都数字化在5以内）

3 text.Tokenizer类

这个类用来对文本中的词进行统计计数，生成文档词典，以支持基于词典位序生成文本的向量表示。 

init(num_words) 构造函数，传入词典的最大值

3.1 成员函数

• fit_on_text(texts) 使用一系列文档来生成token词典，texts为list类，每个元素为一个文档。
• texts_to_sequences(texts) 将多个文档转换为word下标的向量形式,shape为[len(texts)，len(text)] -- (文档数，每条文档的长度)
• texts_to_matrix(texts) 将多个文档转换为矩阵表示,shape为[len(texts),num_words]

3.2 成员变量

• document_count 处理的文档数量
• word_index 一个dict，保存所有word对应的编号id，从1开始
• word_counts 一个dict，保存每个word在所有文档中出现的次数
• word_docs 一个dict，保存每个word出现的文档的数量
• index_docs 一个dict，保存word的id出现的文档的数量

3.3 示例

import keras.preprocessing.text as T
from keras.preprocessing.text import Tokenizer

text1='some thing to eat'
text2='some thing to drink'
texts=[text1,text2]

print T.text_to_word_sequence(text1)  #以空格区分，中文也不例外 ['some', 'thing', 'to', 'eat']
print T.one_hot(text1,10)  #[7, 9, 3, 4] -- （10表示数字化向量为10以内的数字）
print T.one_hot(text2,10)  #[7, 9, 3, 1]

tokenizer = Tokenizer(num_words=None) #num_words:None或整数,处理的最大单词数量。少于此数的单词丢掉
tokenizer.fit_on_texts(texts)
print( tokenizer.word_counts) #[('some', 2), ('thing', 2), ('to', 2), ('eat', 1), ('drink', 1)]
print( tokenizer.word_index) #{'some': 1, 'thing': 2,'to': 3 ','eat': 4, drink': 5}
print( tokenizer.word_docs) #{'some': 2, 'thing': 2, 'to': 2, 'drink': 1,  'eat': 1}
print( tokenizer.index_docs) #{1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1}

# num_words=多少会影响下面的结果，行数=num_words
print( tokenizer.texts_to_sequences(texts)) #得到词索引[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 5]]
print( tokenizer.texts_to_matrix(texts))  # 矩阵化=one_hot
[[ 0.,  1.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
 [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.]]


'''将新闻文档处理成单词索引序列，单词与序号之间的对应关系靠单词的索引表word_index来记录'''
#例-------------------------------------------------------------------------

tokenizer = Tokenizer(num_words=None) # 分词MAX_NB_WORDS
tokenizer.fit_on_texts(all_texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(all_texts) #受num_words影响
word_index = tokenizer.word_index # 词_索引
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)  #将长度不足 100 的新闻用 0 填充（在前端填充）
labels = to_categorical(np.asarray(all_labels)) #最后将标签处理成 one-hot 向量，比如 6 变成了 [0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]，
print('Shape of data tensor:', data.shape)
print('Shape of label tensor:', labels.shape)
# Shape of data tensor: (81, 1000)  -- 81条数据
# Shape of label tensor: (81, 14)

4 sequence模块

4.1 模块提供的方法

• pad_sequences(sequences, maxlen, padding=’pre’, truncating=’pre’, value=0.) 将序列填充到maxlen长度，padding取值有pre|post，value指定用何值填充的值

4.2 示例

import keras.preprocessing.sequence as S
S.pad_sequences([[1,2,3]],10,padding='post')
# [[1, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]