+4

Tiền xử lí dữ liệu văn bản với NLTK

Giới thiệu

Tiền xử lí dữ liệu là giai đoạn rất quan trọng, hay nói cách khác đây là công đoạn làm sạch văn bản. Việc văn bản được làm sạch giúp cách thuật toán có thể trích xuất được những đặc trưng tốt nhất từ đó nâng cao hiệu quả, chất lượng của các mô hình, thuật toán.

Thư viện NLTK

Thư viện NLTK - Natural Language Toolkit là một trong những thư viện open-source xử lí ngôn ngữ tự nhiên. Được viết bằng Python và với ưu điểm là dễ dàng sử dụng nên thư viện này ngày càng trở nên phổ biến và có được một cộng đồng lớn mạnh. Thư viện cung cấp hơn 50 kho dữ liệu văn bản khác nhau (corpora) và nhiều chức năng để xử lí dữ liệu văn bản để phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau. Cài thư viện NLTK với pip pip install nltk.

Tiền xử lí dữ liệu văn bản

Để trực quan mình sẽ tiền xử lí nội dung của quyển The War of the Worlds của tác giả H. G. Wells được tải từ trang Gutenberg. Ta tải sách và đọc nội dung quyển sách như sau:

wget https://www.gutenberg.org/files/36/36-0.txt
with open("/content/36-0.txt", encoding='utf-8-sig') as f:
    raw_text = f.read()

Sau khi quan sát nội dung quyển sách thì trước tiên ta cần loại bỏ các kí tự xuống dòng \n:

raw_text = raw_text.replace("\n", " ")

Biến đổi về chữ thường

Như tên thì đơn giản là ta chuyển tất cả các chữ in hoa về chữ thường. Đây là cách đơn giản nhưng cũng rất hiệu quả trong việc tiền xử lí dữ liệu văn bản, đặc biệt là đối với những bộ dữ liệu nhỏ.

raw_text = raw_text.lower()

Sau khi quan sát đoạn văn bản thì trước tiên ta phải loại bỏ các kí tự

Tách các câu

Từ một đoạn văn bản gồm nhiều câu thì thông qua bước này ta thu được các câu thành phần. Để nhận biết một câu đơn giản nhất là khi gặp dấu "." kết thúc câu, chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng hàm split() trong python và tách câu mỗi khi gặp dấu ".". Tuy nhiên, không phải lúc nào dấu "." cũng là kết thúc câu, ví dụ trong tiếng anh, từ "Mr. Smith" thì nếu ta dùng cách trên để bóc tách các câu thì sẽ sai. Để có thể tách các câu chính xác thì việc sử dụng các thư viện hỗ trợ là biện pháp đơn giản nhất cụ thể là sử dụng hàm nltk.sent_tokenize.

sentence_list = nltk.sent_tokenize(raw_text)
# Print some sentences
for i in range(100, 110):
  print(sentence_list[i])
  print("-----")
print("---------------------------------------")
print(f"Number of sentences: {len(sentence_list)}")

Output:

i might not have heard of the eruption at all had i not met ogilvy, the well-known astronomer, at ottershaw.
-----
he was immensely excited at the news, and in the excess of his feelings invited me up to take a turn with him that night in a scrutiny of the red planet.
......

Bên cạnh hàm để tách các câu thì thư viện NLTK cũng cung cấp hàm để tách các từ nltk.word_tokenize.

Loại bỏ các kí tự đặc biệt (dấu câu)

Trong các câu trong văn bản sẽ tồn tại nhiều dấu câu như ?, !, ", ;, ... trước khi xây dựng bộ từ vựng thì các kí tự này cũng cần được loại bỏ. Python đã định nghĩa các dấu câu trong string.punctuation tuy vào bài toán ta có thể thêm hoặc bớt các dấu này cho phù hợp.

import string
print("Punctuations: " + string.punctuation + "\n")
sentence_list = [sentence.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) for sentence in sentence_list]

for i in range(100, 110):
  print(sentence_list[i])
  print("-----")

Output

Punctuations: !"#$%&'()*+,-./:;<=>[email protected][\]^_`{|}~

i might not have heard of the eruption at all had i not met ogilvy the wellknown astronomer at ottershaw
-----
he was immensely excited at the news and in the excess of his feelings invited me up to take a turn with him that night in a scrutiny of the red planet

Không chỉ dấu "," và "." trong câu đã được loại bỏ thì các dấu được định nghĩa trong string.punctuation cũng được bỏ đi. Ngoài ra ta có thể thêm bớt các dấu tùy theo mục đích.

Loại bỏ stop-word

Stop words thường là các từ xuất hiện nhiều lần và không đóng góp nhiều vào ý nghĩa của câu, chúng sẽ đóng vai trò như nhiễu, trong tiếng Anh các từ này có thể kể đến như the, is, at, on, which, in, some, many hay trong tiếng Việt là các từ cái, các, cả,.... Các từ này thường sẽ được loại bỏ để giảm kích thước của bộ từ vựng. Trong thư viện NLTK có định nghĩa các stop words phổ biến trong tiếng Anh, tuy nhiên tùy thuộc vào mục đích, bài toàn mà ta sẽ thêm bớt các stop word cho phù hợp. Để sử dụng stop words của NLTK, trước tiên ta cần download bộ stop words nltk.download('stopwords').

nltk.download('stopwords')
from nltk.corpus import stopwords

stop_word_list = set(stopwords.words('english'))
print(stop_word_list, "\n")
for i in range(len(sentence_list)):
  sentence_list[i] = " ".join([word for word in sentence_list[i].split() if word not in stop_word_list])

for i in range(100, 110):
  print(sentence_list[i])
  print("-----")

Output

Stop words:  {'against', 'don', 'between', 'whom', 'any', 'theirs', 'both', 'until', 'same', 'the', "weren't", 'only', 'y', "isn't", 'an', 'she', 'mightn', 'before', "should've", "you've", 'were', 'how', 'myself', 'yourself', 'who', 'too', 'other', "wouldn't", 'did', 'about', 'i', 'very', 'ain', 'won', 'had', 'my', 'while', 'those', 'her', 'to', 'will', 'this', 'm', 'in', 'under', 'shouldn', 'why', 'which', 'been', "you're", 'can', 'o', 'aren', 'them', 'below', 'than', 'we', 'be', 'but', 'here', 'for', "mightn't", 'through', 'was', "you'd", "hadn't", 'and', "needn't", 'having', 't', "that'll", 'me', 'doesn', 'ma', 'have', 'are', 'on', "she's", 'after', 'ours', 'a', 'not', 'out', 'at', "won't", 'above', 'few', 'herself', 'weren', 'is', 'up', "didn't", "don't", 'from', 'should', 'their', 'his', 'himself', 'they', 'him', 'do', 'just', 'or', 'you', "doesn't", 'if', 'each', 'wouldn', "haven't", 'isn', 'it', 've', 're', 'when', 'so', 'down', 'its', 'over', 'most', 'further', 'your', "it's", "shan't", 'that', 'hers', 'itself', 'no', 's', 'doing', "aren't", 'such', 'wasn', 'into', 'yours', 'yourselves', 'during', "shouldn't", 'mustn', 'our', 'll', 'own', 'themselves', 'where', 'more', 'd', 'then', 'being', 'has', 'by', 'hasn', 'once', 'haven', 'of', 'ourselves', 'as', 'these', 'all', 'now', 'couldn', "mustn't", 'some', 'again', 'hadn', 'needn', 'does', "wasn't", 'because', 'with', 'he', 'what', "couldn't", 'off', 'am', 'didn', 'nor', 'there', "you'll", "hasn't", 'shan'} 

might heard eruption met ogilvy wellknown astronomer ottershaw
-----
immensely excited news excess feelings invited take turn night scrutiny red planet

Loại bỏ các từ hiếm gặp

Bên cạnh stop words thì trong nhiều bài toán ta cũng cần phải loại bỏ các từ hiếm gặp, đặc biệt khi bộ dữ liệu lớn. Đây cũng là kĩ thuật mà ta cần cân nhắc trước khi sử dụng bởi loại bỏ các từ này có thể gây ra sự mất mát về ngữ nghĩa của câu, đặc biệt là với các bộ dữ liệu trung bình, nhỏ. Để loại bỏ các từ hiếm ta sẽ dùng Counter để đếm số lần xuất hiện của các từ và tìm ra các từ ít xuất hiện nhất, sau đó loại bỏ các từ này trong câu như đối với stop words.

from collections import Counter
# get word list
word_list =list()
for sentence in sentence_list:
  for word in sentence.split():
    word_list.append(word)
word_counter = Counter(word_list)

# for example, remove 10 rare words
rare_word_list = set([word for (word, word_count) in word_counter.most_common()[:-10-1:-1]])
print(rare_word_list)
for i in range(len(sentence_list)):
  sentence_list[i] = " ".join([word for word in sentence_list[i].split() if word not in rare_word_list])

Stemming & Lemmatization

Stemming là quá trình biến đổi các từ về dạng gốc của nó (ví dụ: connected, connection khi stemming thu được connect hay moved, move khi stemming thu được mov), lưu ý là stemming đơn giản là loại bỏ phần cuối của từ tuy nhiên dạng của từ thu được chưa chắc đã tồn tại trong tiếng Anh (như từ mov) (khá tệ!!). Thông thường kĩ thuật này được sử dụng để chuẩn hóa bộ từ vựng và ta cũng cần cân nhắc sử dụng theo bài toán đặt ra. Trong thư viện NLTK cũng có hỗ trợ thuật toán Porter để thực hiện nhiệm vụ này.

from nltk.stem.porter import PorterStemmer

stemmer = PorterStemmer()
stemmed_sentence_list = []
for i in range(len(sentence_list)):
  stemmed_sentence_list.append(" ".join([stemmer.stem(word) for word in sentence_list[i].split()]))

for i in range(100, 110):
  print(stemmed_sentence_list[i])
  print("-----")

Khi quan sát output, ta thấy một số từ như eruption -> erupt, astronomer -> astronom....

might heard erupt met ogilvi wellknown astronom ottershaw
-----
immens excit news excess feel invit take turn night scrutini red planet

Lemmatization về cơ bản là giống với stemming khi nó loại bỏ phần đuôi của từ để thu được gốc từ, tuy nhiên các gốc từ ở đây đều thực sự tốn tại chứ không như stemming (như ví dụ trên thì từ moved sau khi lemmatize sẽ thu được move). Trong thư viện NLTK sẽ sử dụng từ điển Wordnet để map theo các quy tắc (theo tính chất của từ, từ là danh từ, động từ, trạng từ hay tính từ). Sử dụng part-of-speech tagging (nltk.pos_tag) để thu được các tính chất của từ.

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import wordnet

wordnet_map = {"N":wordnet.NOUN, "V":wordnet.VERB, "J":wordnet.ADJ, "R":wordnet.ADV}
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_sentence_list = []
for i in range(len(sentence_list)):
  pos_tagged_sentence = nltk.pos_tag(sentence_list[i].split())
  lemmatized_sentence_list.append(" ".join([lemmatizer.lemmatize(word, wordnet_map.get(pos[0], wordnet.NOUN)) for word, pos in pos_tagged_sentence]))

for i in range(100, 110):
  print(lemmatized_sentence_list[i])
  print("-----")

Có thể thấy từ excited -> excite và invited -> invite.

might hear eruption meet ogilvy wellknown astronomer ottershaw
-----
immensely excite news excess feeling invite take turn night scrutiny red planet

Tuy nhiên, 2 kĩ thuật này thường được sử dụng trong tiếng Anh (hoặc ngôn ngữ nào mà một gốc từ có thể biến đổi thành nhiều dạng khác nhau), còn trong tiếng Việt thì ta không dùng vì một từ không có các biến thể khác nhau.

Loại bỏ các emoji

Đối với một số bài toán sử dụng dữ liệu là các văn bản từ những trang mạng xã hội như Twitter, Facebook,... thì việc loại bỏ các biểu tượng cảm xúc - emoji là vô cùng cần thiết. Để loại bỏ emoji ta sẽ sử dụng regex, pattern lấy từ repo này khá đầy đủ và hoạt động tốt.

emoji_pattern = re.compile("["
                            u"\U0001F600-\U0001F64F"  # emoticons
                            u"\U0001F300-\U0001F5FF"  # symbols & pictographs
                            u"\U0001F680-\U0001F6FF"  # transport & map symbols
                            u"\U0001F1E0-\U0001F1FF"  # flags (iOS)
                            u"\U00002500-\U00002BEF"  # chinese char
                            u"\U00002702-\U000027B0"
                            u"\U00002702-\U000027B0"
                            u"\U000024C2-\U0001F251"
                            u"\U0001f926-\U0001f937"
                            u"\U00010000-\U0010ffff"
                            u"\u2640-\u2642"
                            u"\u2600-\u2B55"
                            u"\u200d"
                            u"\u23cf"
                            u"\u23e9"
                            u"\u231a"
                            u"\ufe0f"  # dingbats
                            u"\u3030"
                            "]+", flags=re.UNICODE)
emoji_example = "😅 👠 😆 Without you by my side, 💓 😉 I am not complete. You have given me the best of love, 🎈 and I want to be by your side forever. Thank you for giving my life that direction it needed. 💋‍ Thank you for loving me unconditional. 💏"
print(emoji_pattern.sub(r'', emoji_example))

Thu được câu đã loại bỏ đi các biểu tượng cảm xúc!

   Without you by my side,   I am not complete. You have given me the best of love,  and I want to be by your side forever. Thank you for giving my life that direction it needed.  Thank you for loving me unconditional. 

Loại bỏ URL

Khi crawl dữ liệu từ nhiều nguồn thì không thể tránh khỏi việc các dữ liệu này sẽ dính các đường dẫn URL khác nhau. Sử dụng regex để loại bỏ các URL đơn giản như sau.

url_example = "You can read more about AI at https://viblo.asia/"
url_pattern = re.compile(r'http\S+')
print(url_pattern.sub(r'', url_example))

Output

You can read more about AI at 

Kết luận

Trên đây là một vài kĩ thuật cơ bản để tiền xử lí dữ liệu văn bản trước khi sử dụng cho bất kì bài toán NLP nào. Tuy nhiên, không phải lúc nào ta cũng cần thực hiện tất cả. Ta cần cân nhắc dự vào từng mục tiêu, bài toán cụ thể, thậm chí là cần có những đánh giá rằng có nên sử dụng kĩ thuật đấy không. Thông thường các kĩ thuật tiền xử lí này sẽ mang lại hiệu quả cao cho các bài toàn sử dụng bộ dữ liệu trên domain nhỏ.

References

https://realpython.com/nltk-nlp-python/

https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/getting-started-with-text-preprocessing/


All rights reserved

Viblo
Hãy đăng ký một tài khoản Viblo để nhận được nhiều bài viết thú vị hơn.
Đăng kí