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处理语料

直接下载下来的维基百科语料是一个带有html和markdown标记的文本压缩包，基本不能直接使用。目前主流的开源处理工具主要有两个：1、Wikipedia Extractor；2、gensim的wikicorpus库。

然而，这两个主流的处理方法都不能让人满意。Wikipedia Extractor提取出来的结果，会去掉{{}}标记的内容，这样会导致下面的情形

西方语言中“数学”（；）一词源自于古希腊语的（）

这是因为括号里的词带有{{}}标记，被清空了；而按照网上的教程，直接用gensim.corpora.wikicorpus.WikiCorpus处理，问题更严重，因为它连所有标点都去掉了。想要得到一份高质量语料库，光依靠这些库是做不到的。因此，结合gensim和苏神的文章，处理脚本如下。

处理代码

from gensim.corpora.wikicorpus import extract_pages,filter_wiki
import bz2file
import re
import opencc
from tqdm import tqdm
import codecswiki = extract_pages(bz2file.open('zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'))def wiki_replace(d):s = d[1]s = re.sub(':*{\|[\s\S]*?\|}', '', s)s = re.sub('<gallery>[\s\S]*?</gallery>', '', s)s = re.sub('(.){{([^{}\n]*?\|[^{}\n]*?)}}', '\\1[[\\2]]', s)s = filter_wiki(s)s = re.sub('\* *\n|\'{2,}', '', s)s = re.sub('\n+', '\n', s)s = re.sub('\n[:;]|\n +', '\n', s)s = re.sub('\n==', '\n\n==', s)s = u'【' + d[0] + u'】\n' + sreturn opencc.convert(s).strip()i = 0
f = codecs.open('wiki.txt', 'w', encoding='utf-8')
w = tqdm(wiki, desc=u'已获取0篇文章')
for d in w:if not re.findall('^[a-zA-Z]+:', d[0]) and d[0] and not re.findall(u'^#', d[1]):s = wiki_replace(d)f.write(s+'\n\n\n')i += 1if i % 100 == 0:w.set_description(u'已获取%s篇文章'%i)f.close()

代码解释

代码的主要部分是正则表达式。首先通过bz2file直接不解压来读取下载下来的语料，然后用gensim的extract_pages来提取每个页面，提取后，先处理页面的一些特殊的、非文本的标记，然后将部分有用的{{}}标记替换为[[]]，因为[[]]标记不会被完全清空，然后用gensim的filter_wiki函数直接清理，接着再处理一下换行的问题，最后通过opencc将繁体转化为简体。

后面的循环中，re.findall('^[a-zA-Z]+:', d[0])这个条件是去掉那些帮助页面，re.findall(u'^#', d[1])这个条件是去掉重定向的页面，最后得到大概就是91.9万个页面。tqdm是用来显示进度的，这个必须有。程序在我的机器上运行了大概40分钟，得到了1.5G左右的纯文本语料。运行时间不重要，因为预处理是一次性的。

值得注意的是，opencc不能用sudo apt-get install opencc来安装，这个默认版本太低，要用源码编译安装，然后pip install opencc安装python接口，这时候在python中调用opencc可能会报“段错误”，这时候要运行cp /usr/lib/libopencc.so.1.0.0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/