Обработка русских текстовых данных в Azure Machine Learning

Буквально только что закончился хакатон компании Microsoft по Azure ML. В процессе решения одной из задач потребовалась обработка русскоязычных текстовых данных, причём желательно внутри системы. В итоге, потратив ощутимое время на поиск решения, хочу им поделиться. Надеюсь, что это поможет кому-то сэкономить время и не биться головой в стенку зря.

Как известно, в Azure ML есть два языка для разработки скриптов внутри системы. Начнём с Python, там задача решается проще всего.

Стандартная функция, которая вызывается для обработки данных:

def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
    for index, row in dataframe1.iterrows():
        search = str(row['Search']).decode('utf-8')

Здесь мы берём колонку Search из dataset, который подключен к первому входу блока «Execute Python Script» и преобразовываем её из utf-8. После этого все строковые функции работают с этой строчкой корректно. В случае, если нам нужно вернуть текстовые данные, нужно выполнить обратную операцию:

        out_list.append(str.encode('utf-8'))

    return pandas.DataFrame(out_list)

Чтобы воспользоваться стеммингом, нужно импортировать класс RussianStemmer, создать объект, вызвав конструктор с параметров False, и дальше использовать этот объект. Использовать параметр True для загрузки стандартного набора стоп-слов на данный момент нельзя, выдаётся ошибка.

from nltk.stem.snowball import RussianStemmer

stemmer = RussianStemmer(False)
stemmer.stem(word)

Решение аналогичной проблемы для R выглядит настолько просто, что кажется невероятным время, которое пришлось убить на поиск этого решения.

search<-dataset1$Search
Encoding(search)<-'UTF-8'

Аналогично выбираем колонку Search и задаём кодировку в явной форме. После этого вызова строковые функции начинают работать с текстом корректно, я проверял на библиотеке stringi. Обратное преобразование не требуется, всё отлично работает и так.

Аналогично реализуем стемминг в R. Обращаю внимание, что необходимо задать кодировку UTF-8, иначе стеммер ничего не будет делать.

library(SnowballC)
stems <- wordStem(words, language = "russian")