从WekaWiki上的一个文本聚类的示例开始（1）

WekaWiki 上有一个文本聚类的示例，简述了使用 weka 进行文本聚类的过程，本系列文章将使用其中的text_example 演示一遍文本挖掘从预处理到特征提取再到挖掘的全过程。

下载完 text_example 完后，解压，其中有3个文件夹，分别为class1，class2，class3，每个文件夹中各有数篇文章，这就是分类好的样本。class1，class2，class3就是类别。在示例中，所有的文本都是HTML网页，所以第一步就是将网页中的HTML标签去掉。

下面这段代码使用了 BeautifulSoup 和正则表达式来从网页中提取数据，其中正则表达式的部分可以参见我的另一篇博文：http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12888027。而 BeautifulSoup 的文档在：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs3/documentation.html

#py2.7
#coding:utf-8


import re
import os
import chardet
from BeautifulSoup import BeautifulSoup as bs, Comment


def BsHandler(str):
    '''
    用BeautifulSoup提取内容
    '''
    soup=bs(str)
    comments = soup.findAll(text=lambda text : isinstance(text, Comment))
    [comment.extract() for comment in comments]
    scripts=soup.body.findAll('script')
    for script in scripts:
        script.extract()
    styles = soup.body.findAll('style')
    for style in styles:
        style.extract()
    rs=' '.join(soup.body.findAll(text=True))
    return rs






def HtmlCharEntityHandler(htmltext):
    '''
    过滤html的保留符号,比如&nbsp;
    '''
    htmlentity=re.compile('&#?w+;?')
    return htmlentity.sub(' ', htmltext)




def Handler(str):
    rs= HtmlCharEntityHandler(BsHandler(str))
    fuhao=re.compile('[\r\n[]()|]')
    return fuhao.sub(' ', rs)


if __name__=='__main__':
    path='E:\forshare\text_example'
    for root,dirs,files in os.walk(path):
        for file in files:
            if file.endswith('.htm'):
                fname=root+os.path.sep+file
                f=open(fname)
                stream=f.read()
                f.close()
                encoding=chardet.detect(stream)['encoding']
                htmlstr=stream.decode(encoding)
                rs=Handler(htmlstr)
                f=open(fname+'.txt','w')
                f.write(rs.encode('utf-8'))
                f.close()

通过这段代码完成了对这些 htm 文件的预处理，接下来就轮到 WEKA中的过滤器来提取特征了。