Python を使ったテキストトークン化

はじめに

このプロジェクトでは、Pythonを使ってテキストトークナイゼーションシステムを実装する方法を学びます。テキストトークナイゼーションは自然言語処理における基本的なタスクであり、与えられたテキストをトークンと呼ばれる小さな単位に分解します。これらのトークンは、テキスト内の単語、数字、句読点、またはその他の意味のある要素を表すことができます。テキストをトークン化する能力は、コンパイラの字句解析、感情分析、テキスト分類など、多くのアプリケーションにとって不可欠です。

👀 プレビュー

## text = 'total = 1 + 2 * 3'

tokens = [Token(type='NAME', value='total'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='EQ', value='='), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='1'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='ADD', value='+'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='2'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='MUL', value='*'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='3')]

🎯 タスク

このプロジェクトでは、以下を学びます。

• テキスト内のトークンを表す Token クラスを定義する方法
• 入力テキストを受け取り、トークンのストリームを生成する generate_tokens 関数を実装する方法
• サンプルテキストを使ってトークン化プロセスをテストする方法

🏆 成果

このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。

• テキストトークナイゼーションの概念と、自然言語処理におけるその重要性を理解する
• Pythonを使って基本的なテキストトークナイゼーションシステムを実装する
• 異なるトークンタイプとそれに対応する正規表現を定義することで、トークン化プロセスをカスタマイズする
• 様々な入力テキストを使ってトークン化システムをテストおよびデバッグする

Skills Graph

トークンクラスの定義

このステップでは、テキストトークナイゼーションプロセスにおけるトークンを表す Token クラスをどのように定義するかを学びます。

1. テキストエディタで /home/labex/project/texttokenizer.py ファイルを開きます。

2. ファイルの先頭で、collections モジュールから namedtuple 関数をインポートします。

   from collections import namedtuple

3. Token クラスを、type と value の2つの属性を持つ名前付きタプルとして定義します。

   Token = namedtuple("Token", ["type", "value"])

generate_tokens 関数の実装

このステップでは、入力テキストを受け取り、トークンのストリームを生成する generate_tokens 関数を実装します。

1. texttokenizer.py ファイルにて、generate_tokens 関数を定義します。

   def generate_tokens(text):
       ## Define token types and corresponding regular expressions
       token_specification = {
           "NAME": r"[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*",
           "NUM": r"\d+",
           "ADD": r"\+",
           "SUB": r"-",
           "MUL": r"\*",
           "DIV": r"/",
           "EQ": r"=",
           "WS": r"\s+",
       }
   
       ## Combine regular expressions into one large regular expression
       regex = "|".join("(?P<%s>%s)" % pair for pair in token_specification.items())
   
       scanner = re.finditer(regex, text)
       for m in scanner:
           type = m.lastgroup
           value = m.group()
           yield Token(type, value)

2. generate_tokens 関数はまず、トークンタイプをそれぞれに対応する正規表現にマッピングする辞書 token_specification を定義します。

3. 次に、| 演算子を使ってすべての正規表現を1つの大きな正規表現に結合します。

4. そして、この関数は re.finditer 関数を使って入力テキスト内のすべての一致箇所を見つけ、各一致箇所に対してトークンタイプと値を持つ Token オブジェクトを生成します。

トークン化のテスト

このステップでは、サンプルテキストを解析することで generate_tokens 関数をテストします。

1. texttokenizer.py ファイルの末尾に、以下のコードを追加します。

   if __name__ == "__main__":
       text = "total = 1 + 2 * 3"
       tokens = list(generate_tokens(text))
       print(tokens)

2. texttokenizer.py ファイルを保存します。

3. /home/labex/project ディレクトリから texttokenizer.py スクリプトを実行します。

   python texttokenizer.py

4. 出力は、入力テキスト内のトークンを表す Token オブジェクトのリストでなければなりません。

   [Token(type='NAME', value='total'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='EQ', value='='), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='1'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='ADD', value='+'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='2'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='MUL', value='*'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='3')]

おめでとうございます！あなたは正常に generate_tokens 関数を実装し、サンプルテキストでテストしました。次のステップでは、generate_tokens 関数を使ってより大きなテキストをトークン化する方法を学びます。

まとめ

おめでとうございます！このプロジェクトを完了しました。あなたのスキルを向上させるために、LabExでさらに多くの実験を行って練習してください。