RNN中文本预处理

（1）读取数据集，将数据集读取到由多条文本行组成的列表中，其中每条文本行都是一个字符串。 为简单起见，在这里忽略了标点符号和字母大写。

d2l.DATA_HUB['time_machine'] = (d2l.DATA_URL + 'timemachine.txt','090b5e7e70c295757f55df93cb0a180b9691891a')def read_time_machine():  #@save"""Load the time machine dataset into a list of text lines."""with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f:lines = f.readlines()return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]lines = read_time_machine()
#输出读取结果
print(f'# text lines: {len(lines)}')
print(lines[0])
print(lines[10])

（2）词元化：将文本行列表作为输入，列表中的每个元素是一个文本序列（如一条文本行），每个文本序列又被拆分成一个词元列表，词元（token）是文本的基本单位。 最后，返回一个由词元列表组成的列表，其中的每个词元都是一个字符串（string）。

def tokenize(lines, token='word'):  #@save"""将文本行拆分为单词或字符词元。"""if token == 'word':return [line.split() for line in lines]elif token == 'char':return [list(line) for line in lines]else:print('错误：未知词元类型：' + token)tokens = tokenize(lines)
for i in range(11):print(tokens[i])

（3）词汇表：词元的类型是字符串，而模型需要的输入是数字，因此构建词汇表将字符串类型的词元映射到从0开始的数字索引中。先将训练集中的所有文档合并在一起，对它们的唯一词元进行统计，得到的统计结果称之为语料（corpus）。 然后根据每个唯一词元的出现频率，为其分配一个数字索引。

class Vocab:  #@save"""文本词汇表"""def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):if tokens is None:tokens = []if reserved_tokens is None:reserved_tokens = []# 按出现频率排序counter = count_corpus(tokens)self.token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True)# 未知词元的索引为0self.unk, uniq_tokens = 0, [''] + reserved_tokensuniq_tokens += [token for token, freq in self.token_freqsif freq >= min_freq and token not in uniq_tokens]self.idx_to_token, self.token_to_idx = [], dict()for token in uniq_tokens:self.idx_to_token.append(token)self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1def __len__(self):return len(self.idx_to_token)def __getitem__(self, tokens):if not isinstance(tokens, (list, tuple)):return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)return [self.__getitem__(token) for token in tokens]def to_tokens(self, indices):if not isinstance(indices, (list, tuple)):return self.idx_to_token[indices]return [self.idx_to_token[index] for index in indices]def count_corpus(tokens):  #@save"""统计词元的频率。"""# 这里的 `tokens` 是 1D 列表或 2D 列表if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):# 将词元列表展平成使用词元填充的一个列表tokens = [token for line in tokens for token in line]return collections.Counter(tokens)

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