如何在 Python 中高效地对大型文本语料库使用拼写纠正

Sam*_* S. -1 python text-processing spell-checking spelling

拼写更正时请考虑以下事项:

from autocorrect import spell
import re

WORD = re.compile(r'\w+')
def reTokenize(doc):
    tokens = WORD.findall(doc)
    return tokens

text = ["Hi, welcmoe to speling.","This is jsut an exapmle, but cosnider a veri big coprus."]
def spell_correct(text):
    sptext = []
    for doc in text:
        sptext.append(' '.join([spell(w).lower() for w in reTokenize(doc)]))      
    return sptext    

print(spell_correct(text)) 
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这是上面一段代码的输出:

在此输入图像描述

如何停止在 jupyter 笔记本中显示输出?特别是如果我们有大量的文本文档,就会产生大量的输出。

我的第二个问题是:在大数据上应用时,如何提高代码的速度和准确性(例如,请检查输出中的“veri”一词)?有没有更好的方法来做到这一点?我感谢您以更快的速度做出回应和(替代)解决方案。

MrN*_*y33 6

正如@khelwood 在评论中所说,你应该使用autocorrect.Speller

from autocorrect import Speller
import re


spell=Speller(lang="en")
WORD = re.compile(r'\w+')
def reTokenize(doc):
    tokens = WORD.findall(doc)
    return tokens

text = ["Hi, welcmoe to speling.","This is jsut an exapmle, but cosnider a veri big coprus."]
def spell_correct(text):
    sptext = []
    for doc in text:
        sptext.append(' '.join([spell(w).lower() for w in reTokenize(doc)]))      
    return sptext    

print(spell_correct(text)) 

#Output
#['hi welcome to spelling', 'this is just an example but consider a veri big corpus']
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作为替代方案,您可以使用列表理解来提高速度,也可以使用库,这可以提高本例中pyspellchecker单词的准确性:'veri'

from spellchecker import SpellChecker
import re

WORD = re.compile(r'\w+')
spell = SpellChecker()

def reTokenize(doc):
    tokens = WORD.findall(doc)
    return tokens

text = ["Hi, welcmoe to speling.","This is jsut an exapmle, but cosnider a veri big coprus."]

def spell_correct(text):
    sptext =  [' '.join([spell.correction(w).lower() for w in reTokenize(doc)])  for doc in text]    
    return sptext    

print(spell_correct(text)) 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输出:

['hi welcome to spelling', 'this is just an example but consider a very big corpus']
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)