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如何快速優雅地處理你的NLP數據集？

試試這款號稱「從小白到大神」的Texthero的工具包。

不僅編寫界面友好美觀，而且功能全面，預處理、表征、可視化樣樣精通，在Reddit上17個小時內就獲得了近1.1k的熱度。

連剛脫機的NLP程序猿看了都想與數據集再戰幾回：

下面是Texthero的使用界面。

△ 優雅美觀的NLP數據處理界面

事實上，Texthero的優雅絕不僅僅在于界面的友好，最關鍵的是，它省略了大量重復性代碼編寫工作。

只需要幾行代碼，Texthero就能幫你完成想要的數據預處理、表征、可視化等操作，極大程度上解放了你的雙手。

來看看Texthero進行數據預處理、各種算法后的可視化效果。

效果展示

首先，進行文本清理，然后采用TF-IDF算法進行特征表示，并對此可視化：

PCA降維后的效果duangduang的：

△ 進行文本清理和TF-IDF表征后的可視化效果

這不是你想要的？

那么，除了預處理和表征外，試試加上K均值聚類算法，并進行可視化：

效果如下：

△ 進行預處理、表征和K均值聚類算法后的數據效果

經過K均值聚類算法處理后的結果一目了然。

不僅設計友好，加載代碼后，結果會生成在在同一個界面上，整體邏輯流程顯得非常明了。

△ 使用效果

從展示界面來看，Texthero只需要編寫少量代碼，就能得到你想要的結果，為數據處理省去了不少時間。

事實上，只要掌握基本使用邏輯，萌新也能快速上手這款NLP數據處理神器。

使用指南

pip一下texthero后（或從GitHub上直接下載工具包，文末附代碼鏈接），采用import導入它和pandas：

之后，加載你需要處理的文本信息數據集（這里采用了BBC sport數據庫舉例）：

然后就可以開始使用了：

預處理

如果需要進行快速的數據預處理操作，直接使用「文本清理」就行：

當然，如果你需要對文本信息進行更細節的處理操作，例如將所有標點符號替換成空格、或者刪除<>中的所有內容，Texthero也提供了非常完備的工具包，以供使用。

△ 光是預處理欄目就有這么多工具

再也不用編寫一大堆代碼，專門清理文本中的冗余數據了。

表征

同樣，如果需要進行TF-IDF算法特征表示的話，同樣只需要幾行代碼就能實現：

一鍵出結果：

如果需要更多的算法，這里也有meanshift、NMF等算法可以選用，每種算法基本都集成在一行代碼中，你想要的這里都有。

可視化

而在可視化方向上，Texthero同樣展現出了強大的能力，這里以PCA降維后的結果進行展示：

可視化界面非常清晰：

同樣，可視化也可以自定義顏色、界面展示效果等，只需要一點Python的知識就能快速使用。

這么方便的NLP數據處理工具包，趕緊用起來～

傳送門

代碼鏈接：

https://github.com/jbesomi/texthero

項目鏈接：

https://texthero.org/