如何从文本中删除除单词和表情符号以外的所有内容?
How to remove everything except words and emoji from text?
作为文本分类问题的一部分,我正在尝试清理文本数据集。到目前为止,我正在删除除文本以外的所有内容。标点符号、数字、表情符号——一切都被删除了。现在我正在尝试使用表情符号作为功能,因此我想保留文字和表情符号。
首先我在文本中搜索表情符号并将它们与其他表情符号分开 words/emoji。这是因为每个表情符号都应该被对待 individually/separately。所以我搜索了一个表情符号并在其两端填充了空格。
但我在弄清楚如何将已知的正则表达式用于单词和表情符号时不知所措。这是我当前的代码:
import re
def clean_text(raw_text):
padded_emoji_text = pad_emojis(raw_text)
print("Emoji padded text: " + padded_emoji_text)
reg = re.compile("[^a-zA-Z]") # line a
# old regex to remove everything except words
letters_only_text = reg.sub(' ', raw_text)
print("Cleaned text: " + letters_only_text)
# Code to remove everything except text and emojis
# How?
def pad_emojis(raw_text):
print("Original Text: " + raw_text)
reg = re.compile(u'['
u'\U0001F300-\U0001F64F'
u'\U0001F680-\U0001F6FF'
u'\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF]',
re.UNICODE)
#padding the emoji with space at both ends
new_text = reg.sub(r' \g<0> ',raw_text)
return new_text
text = "I am very #happy man! but my wife is not . 99/33"
clean_text(text)
当前 o/p:
Original Text: I am very #happy man! but my wife is not . 99/33
Emoji padded text: I am very #happy man! but my wife is not . 99/33
Cleaned text: I am very happy man but my wife is not
我想要达到的目标:
I am very happy man but my wife is not
问题:
1) 如何将表情符号正则表达式与单词正则表达式一起添加到正则表达式编译中? (a 行)
2) 我还能以更好的方式实现我正在寻找的东西吗,即不必编写单独的函数来分隔表情符号并用空格填充它们?我不知何故觉得这是可以避免的。
您可以在 re.sub
中使用单个正则表达式和 lambda 表达式将这两个步骤合并为一个步骤,如下所示:
import re
emoji_pat = '[\U0001F300-\U0001F64F\U0001F680-\U0001F6FF\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF]'
shrink_whitespace_reg = re.compile(r'\s{2,}')
def clean_text(raw_text):
reg = re.compile(r'({})|[^a-zA-Z]'.format(emoji_pat)) # line a
result = reg.sub(lambda x: ' {} '.format(x.group(1)) if x.group(1) else ' ', raw_text)
return shrink_whitespace_reg.sub(' ', result)
text = 'I am very #happy man! but my wife is not . 99/33'
print('Cleaned text: ' + clean_text(text))
# => Cleaned text: I am very happy man but my wife is not
解释:
- 第一个正则表达式看起来像
([\U0001F300-\U0001F64F\U0001F680-\U0001F6FF\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF])|[^A-Za-z]
,并且会匹配 并捕获 到第 1 组中,一个表情符号或将只匹配除 ASCII 字母以外的任何字符。如果表情符号被捕获(参见 lambda 中的 if x.group(1)
),表情符号将被返回,两边都用 space 括起来,否则,space 将用于替换非-字母
\s{2,}
模式将匹配 2 个或更多白色 space,并且 shrink_whitespace_reg.sub(' ', result)
将用单个白色 space 替换所有这些块。
作为文本分类问题的一部分,我正在尝试清理文本数据集。到目前为止,我正在删除除文本以外的所有内容。标点符号、数字、表情符号——一切都被删除了。现在我正在尝试使用表情符号作为功能,因此我想保留文字和表情符号。
首先我在文本中搜索表情符号并将它们与其他表情符号分开 words/emoji。这是因为每个表情符号都应该被对待 individually/separately。所以我搜索了一个表情符号并在其两端填充了空格。
但我在弄清楚如何将已知的正则表达式用于单词和表情符号时不知所措。这是我当前的代码:
import re
def clean_text(raw_text):
padded_emoji_text = pad_emojis(raw_text)
print("Emoji padded text: " + padded_emoji_text)
reg = re.compile("[^a-zA-Z]") # line a
# old regex to remove everything except words
letters_only_text = reg.sub(' ', raw_text)
print("Cleaned text: " + letters_only_text)
# Code to remove everything except text and emojis
# How?
def pad_emojis(raw_text):
print("Original Text: " + raw_text)
reg = re.compile(u'['
u'\U0001F300-\U0001F64F'
u'\U0001F680-\U0001F6FF'
u'\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF]',
re.UNICODE)
#padding the emoji with space at both ends
new_text = reg.sub(r' \g<0> ',raw_text)
return new_text
text = "I am very #happy man! but my wife is not . 99/33"
clean_text(text)
当前 o/p:
Original Text: I am very #happy man! but my wife is not . 99/33
Emoji padded text: I am very #happy man! but my wife is not . 99/33
Cleaned text: I am very happy man but my wife is not
我想要达到的目标:
I am very happy man but my wife is not
问题:
1) 如何将表情符号正则表达式与单词正则表达式一起添加到正则表达式编译中? (a 行)
2) 我还能以更好的方式实现我正在寻找的东西吗,即不必编写单独的函数来分隔表情符号并用空格填充它们?我不知何故觉得这是可以避免的。
您可以在 re.sub
中使用单个正则表达式和 lambda 表达式将这两个步骤合并为一个步骤,如下所示:
import re
emoji_pat = '[\U0001F300-\U0001F64F\U0001F680-\U0001F6FF\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF]'
shrink_whitespace_reg = re.compile(r'\s{2,}')
def clean_text(raw_text):
reg = re.compile(r'({})|[^a-zA-Z]'.format(emoji_pat)) # line a
result = reg.sub(lambda x: ' {} '.format(x.group(1)) if x.group(1) else ' ', raw_text)
return shrink_whitespace_reg.sub(' ', result)
text = 'I am very #happy man! but my wife is not . 99/33'
print('Cleaned text: ' + clean_text(text))
# => Cleaned text: I am very happy man but my wife is not
解释:
- 第一个正则表达式看起来像
([\U0001F300-\U0001F64F\U0001F680-\U0001F6FF\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF])|[^A-Za-z]
,并且会匹配 并捕获 到第 1 组中,一个表情符号或将只匹配除 ASCII 字母以外的任何字符。如果表情符号被捕获(参见 lambda 中的if x.group(1)
),表情符号将被返回,两边都用 space 括起来,否则,space 将用于替换非-字母 \s{2,}
模式将匹配 2 个或更多白色 space,并且shrink_whitespace_reg.sub(' ', result)
将用单个白色 space 替换所有这些块。