Stem Lem Pipeline
1.0.0
基於俄羅斯的文本變壓器使用了幾種莖和誘餌後端和文本準備功能
pip install StemLemPipe
StemLemPipe的主要目的是將文本轉換為python的一組有用的字符串，這些字符串為1-，2-，3-，...，n-grams的n-grams n-grams的這些文本和/或詞幹單詞：
看看StemLemPipe管道的概念：
from StemLemPipe import phrases2lower , phrases_without_excess_symbols , phrases_transform , text2sentences , split_by_words , sentence_split , create_stemmer_lemmer , words_to_ngrams_list , sum_phrases , wordlist2set , stopwords , StemLemPipeline
text_example = """Lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item. Lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words. So it links words with similar meaning to one word."""
#text_example = "This is some example # @ noised text. It shows all transformations, but it's small because of consequences"
def print2 ( obj ):
print ( obj )
print ()
# create stemmer-lemmatizer pipeline function
stem_lem = create_stemmer_lemmer ( lemmatizer_backend = 'wordnet' , stemmer_backend = 'snowball' , language = 'en' )
# convert all text to list of sentences
sentences = text2sentences ( text_example )
print2 ( sentences )
# ['Lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item', 'Lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words', 'So it links words with similar meaning to one word']
# transform each phrase to lower case
clean_sentences = phrases2lower ( sentences )
print2 ( clean_sentences )
# ['lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item', 'lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words', 'so it links words with similar meaning to one word']
# split each sentence to list of phrases between separators and stop words
phrases = [ sentence_split ( sentence , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'en' )) for sentence in clean_sentences ]
print2 ( phrases )
# [['lemmatization', 'process', 'grouping together', 'different inflected forms', 'word', 'can', 'analysed', 'single item'], ['lemmatization', 'similar', 'stemming', 'brings context', 'words'], ['links words', 'similar meaning', 'one word']]
# remove excess symbols from phrases
char_phrases = phrases_without_excess_symbols ( phrases , include_alpha = True , include_numbers = True )
print2 ( char_phrases )
# [['lemmatization', 'process', 'grouping together', 'different inflected forms', 'word', 'can', 'analysed', 'single item'], ['lemmatization', 'similar', 'stemming', 'brings context', 'words'], ['links words', 'similar meaning', 'one word']]
# stem and lemmatize all words in all phrases
stemmed_phrases = phrases_transform ( char_phrases , func = stem_lem )
print2 ( stemmed_phrases )
# [['lemmatizatio', 'proce', 'group togeth', 'differ inflect form', 'wor', 'ca', 'analys', 'singl ite'], ['lemmatizatio', 'simila', 'stemmin', 'bring contex', 'wor'], ['link word', 'similar meanin', 'one wor']]
# convert each phrase to list of n-grams
n_grams = phrases_transform ( stemmed_phrases , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 ))
print2 ( n_grams )
# [[['lemmatizatio'], ['proce'], ['group', 'togeth', 'group togeth'], ['differ', 'inflect', 'form', 'differ inflect', 'inflect form'], ['wor'], ['ca'], ['analys'], ['singl', 'ite', 'singl ite']], [['lemmatizatio'], ['simila'], ['stemmin'], ['bring', 'contex', 'bring contex'], ['wor']], [['link', 'word', 'link word'], ['similar', 'meanin', 'similar meanin'], ['one', 'wor', 'one wor']]]
# convert list of list of list to just list
total = sum_phrases ( n_grams )
print2 ( total )
# ['lemmatizatio', 'proce', 'group', 'togeth', 'group togeth', 'differ', 'inflect', 'form', 'differ inflect', 'inflect form', 'wor', 'ca', 'analys', 'singl', 'ite', 'singl ite', 'lemmatizatio', 'simila', 'stemmin', 'bring', 'contex', 'bring contex', 'wor', 'link', 'word', 'link word', 'similar', 'meanin', 'similar meanin', 'one', 'wor', 'one wor']
# convert all objects to set
total_set = wordlist2set ( total , save_order = False )
print2 ( total_set )
# {'wor', 'ite singl', 'group', 'stemmin', 'meanin similar', 'form inflect', 'differ inflect', 'lemmatizatio', 'analys', 'one', 'ite', 'group togeth', 'ca', 'word', 'meanin', 'singl', 'inflect', 'similar', 'form', 'bring', 'contex', 'link', 'bring contex', 'link word', 'togeth', 'one wor', 'differ', 'proce', 'simila'}
# all these steps are equal to pipeline
pipe = StemLemPipeline ([
text2sentences , phrases2lower ,
lambda sentences : list ( map ( lambda s : sentence_split ( s , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'en' )), sentences )),
lambda p : phrases_without_excess_symbols ( p , include_alpha = True , include_numbers = True ),
lambda p : phrases_transform ( p , stem_lem ),
lambda p : phrases_transform ( p , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 )),
sum_phrases ,
lambda p : wordlist2set ( p , save_order = False )
])
pipe ( text_example )
# {'wor', 'ite singl', 'group', 'stemmin', 'meanin similar', 'form inflect', 'differ inflect', 'lemmatizatio', 'analys', 'one', 'ite', 'group togeth', 'ca', 'word', 'meanin', 'singl', 'inflect', 'similar', 'form', 'bring', 'contex', 'link', 'bring contex', 'link word', 'togeth', 'one wor', 'differ', 'proce', 'simila'}
print ( total_set == pipe ( text_example )) # true from StemLemPipe import phrases2lower , phrases_without_excess_symbols , phrases_transform , text2sentences , split_by_words , sentence_split , create_stemmer_lemmer , words_to_ngrams_list , sum_phrases , wordlist2set , stopwords , StemLemPipeline
text_example = """Если в жопе шило, я могу достать.
Я имею опыт, лучше "да" сказать.
Влагалище твое в тонус приведу.
Пиши адрес, я приду.
Мой член, словно банан, кривой
И в матку вплоть до дна зайдет,
И полчаса стоять смогет,
Как на границе часовой.
Ты будешь просто разрываться,
Когда начнем с тобой ебаться,
И в счастье будешь же казниться,
Что раньше не решилась соблазниться.
Я медленно сниму штаны с тебя,
И поцелуями сломлю твое сомненье,
От похоти войдешь ты в опьяненье,
Пока не кончишь от меня.
Я смазку принесу с собой,
Сначала ты почувствуешь прохладу,
Но буду жарить я своей большой трубой,
Пока не получу усладу.
Ты напиши, и я приду,
Если не буду очень занят,
Пощекочу твою пизду
Снутри и долго, ибо не устанет.
Я покусаю твою попу
И буду долго трахать в жопу,
Пока ментов не вызовут на вой
Той девки, что кайфует подо мной.
Потом сниму презерватив,
Мирамистином всё полью,
Минут пятнадцать перерыв —
И снова я на час в бою.
И шея будет вся в укусах и засосах,
И будет всё болеть, включая твою грудь,
Но через пару дней, тоскуя без вопросов,
Захочешь эту ночь вернуть."""
def print2 ( obj ):
print ( obj )
print ()
# create stemmer-lemmatizer pipeline function
stem_lem = create_stemmer_lemmer ( lemmatizer_backend = 'pymorphy' , stemmer_backend = 'snowball' )
# convert all text to list of sentences
sentences = text2sentences ( text_example )
print2 ( sentences )
# ['Если в жопе шило, я могу достать', 'Я имею опыт, лучше "да" сказать', 'Влагалище твое в тонус приведу', 'Пиши адрес, я приду', 'Мой член, словно банан, кривой И в матку вплоть до дна зайдет, И полчаса стоять смогет, Как на границе часовой', 'Ты будешь просто разрываться, Когда начнем с тобой ебаться, И в счастье будешь же казниться, Что раньше не решилась соблазниться', 'Я медленно сниму штаны с тебя, И поцелуями сломлю твое сомненье, От похоти войдешь ты в опьяненье, Пока не кончишь от меня', 'Я смазку принесу с собой, Сначала ты почувствуешь прохладу, Но буду жарить я своей большой трубой, Пока не получу усладу', 'Ты напиши, и я приду, Если не буду очень занят, Пощекочу твою пизду Снутри и долго, ибо не устанет', 'Я покусаю твою попу И буду долго трахать в жопу, Пока ментов не вызовут на вой Той девки, что кайфует подо мной', 'Потом сниму презерватив, Мирамистином всё полью, Минут пятнадцать перерыв — И снова я на час в бою', 'И шея будет вся в укусах и засосах, И будет всё болеть, включая твою грудь, Но через пару дней, тоскуя без вопросов, Захочешь эту ночь вернуть']
# transform each phrase to lower case
clean_sentences = phrases2lower ( sentences )
print2 ( clean_sentences )
# ['если в жопе шило, я могу достать', 'я имею опыт, лучше "да" сказать', 'влагалище твое в тонус приведу', 'пиши адрес, я приду', 'мой член, словно банан, кривой и в матку вплоть до дна зайдет, и полчаса стоять смогет, как на границе часовой', 'ты будешь просто разрываться, когда начнем с тобой ебаться, и в счастье будешь же казниться, что раньше не решилась соблазниться', 'я медленно сниму штаны с тебя, и поцелуями сломлю твое сомненье, от похоти войдешь ты в опьяненье, пока не кончишь от меня', 'я смазку принесу с собой, сначала ты почувствуешь прохладу, но буду жарить я своей большой трубой, пока не получу усладу', 'ты напиши, и я приду, если не буду очень занят, пощекочу твою пизду снутри и долго, ибо не устанет', 'я покусаю твою попу и буду долго трахать в жопу, пока ментов не вызовут на вой той девки, что кайфует подо мной', 'потом сниму презерватив, мирамистином всё полью, минут пятнадцать перерыв — и снова я на час в бою', 'и шея будет вся в укусах и засосах, и будет всё болеть, включая твою грудь, но через пару дней, тоскуя без вопросов, захочешь эту ночь вернуть']
# split each sentence to list of phrases between separators and stop words
phrases = [ sentence_split ( sentence , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'ru' )) for sentence in clean_sentences ]
print2 ( phrases )
# [['жопе шило', 'могу достать'], ['имею опыт', '"да"'], ['влагалище твое', 'тонус приведу'], ['пиши адрес', 'приду'], ['член', 'словно банан', 'кривой', 'матку вплоть', 'дна зайдет', 'полчаса стоять смогет', 'границе часовой'], ['разрываться', 'начнем', 'ебаться', 'счастье', 'казниться', 'решилась соблазниться'], ['медленно сниму штаны', 'поцелуями сломлю твое сомненье', 'похоти войдешь', 'опьяненье', 'кончишь'], ['смазку принесу', 'почувствуешь прохладу', 'жарить', 'большой трубой', 'получу усладу'], ['напиши', 'приду', 'пощекочу твою пизду снутри', 'ибо', 'устанет'], ['покусаю твою попу', 'трахать', 'жопу', 'ментов', 'вызовут', 'вой той девки', 'кайфует подо'], ['сниму презерватив', 'мирамистином', 'полью', 'минут', 'перерыв —', 'час', 'бою'], ['шея', 'укусах', 'засосах', 'болеть', 'включая твою грудь', 'пару дней', 'тоскуя', 'вопросов', 'захочешь', 'ночь вернуть']]
# remove excess symbols from phrases
char_phrases = phrases_without_excess_symbols ( phrases , include_alpha = True , include_numbers = True )
print2 ( char_phrases )
# [['жопе шило', 'могу достать'], ['имею опыт', 'да'], ['влагалище твое', 'тонус приведу'], ['пиши адрес', 'приду'], ['член', 'словно банан', 'кривой', 'матку вплоть', 'дна зайдет', 'полчаса стоять смогет', 'границе часовой'], ['разрываться', 'начнем', 'ебаться', 'счастье', 'казниться', 'решилась соблазниться'], ['медленно сниму штаны', 'поцелуями сломлю твое сомненье', 'похоти войдешь', 'опьяненье', 'кончишь'], ['смазку принесу', 'почувствуешь прохладу', 'жарить', 'большой трубой', 'получу усладу'], ['напиши', 'приду', 'пощекочу твою пизду снутри', 'ибо', 'устанет'], ['покусаю твою попу', 'трахать', 'жопу', 'ментов', 'вызовут', 'вой той девки', 'кайфует подо'], ['сниму презерватив', 'мирамистином', 'полью', 'минут', 'перерыв ', 'час', 'бою'], ['шея', 'укусах', 'засосах', 'болеть', 'включая твою грудь', 'пару дней', 'тоскуя', 'вопросов', 'захочешь', 'ночь вернуть']]
# stem and lemmatize all words in all phrases
stemmed_phrases = phrases_transform ( char_phrases , func = stem_lem )
print2 ( stemmed_phrases )
# [['жоп шил', 'моч доста'], ['имет оп', 'да'], ['влагалищ тво', 'тонус привест'], ['писа адрес', 'прийт'], ['член', 'словн бана', 'крив', 'матк вплот', 'дно зайт', 'полчас стоя смогет', 'границ часов'], ['разрыва', 'нача', 'еба', 'счаст', 'казн', 'реш соблазн'], ['медлен снят штан', 'поцел слом тво сомнен', 'похот войт', 'опьянен', 'конч'], ['смазк принест', 'почувствова прохлад', 'жар', 'больш труб', 'получ услад'], ['написа', 'прийт', 'пощекота тво пизд снутерет', 'иб', 'уста'], ['покуса тво поп', 'траха', 'жоп', 'мент', 'вызва', 'во тот девк', 'кайфова под'], ['снят презерват', 'мирамистин', 'пол', 'минут', 'перер', 'час', 'бо'], ['ше', 'укус', 'засос', 'болет', 'включ тво груд', 'пар ден', 'тоскова', 'вопрос', 'захотет', 'ноч вернут']]
# convert each phrase to list of n-grams
n_grams = phrases_transform ( stemmed_phrases , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 ))
print2 ( n_grams )
# [[['жоп', 'шил', 'жоп шил'], ['моч', 'доста', 'моч доста']], [['имет', 'оп', 'имет оп'], ['да']], [['влагалищ', 'тво', 'влагалищ тво'], ['тонус', 'привест', 'тонус привест']], [['писа', 'адрес', 'писа адрес'], ['прийт']], [['член'], ['словн', 'бана', 'словн бана'], ['крив'], ['матк', 'вплот', 'матк вплот'], ['дно', 'зайт', 'дно зайт'], ['полчас', 'стоя', 'смогет', 'полчас стоя', 'стоя смогет'], ['границ', 'часов', 'границ часов']], [['разрыва'], ['нача'], ['еба'], ['счаст'], ['казн'], ['реш', 'соблазн', 'реш соблазн']], [['медлен', 'снят', 'штан', 'медлен снят', 'снят штан'], ['поцел', 'слом', 'тво', 'сомнен', 'поцел слом', 'слом тво', 'тво сомнен'], ['похот', 'войт', 'похот войт'], ['опьянен'], ['конч']], [['смазк', 'принест', 'смазк принест'], ['почувствова', 'прохлад', 'почувствова прохлад'], ['жар'], ['больш', 'труб', 'больш труб'], ['получ', 'услад', 'получ услад']], [['написа'], ['прийт'], ['пощекота', 'тво', 'пизд', 'снутерет', 'пощекота тво', 'тво пизд', 'пизд снутерет'], ['иб'], ['уста']], [['покуса', 'тво', 'поп', 'покуса тво', 'тво поп'], ['траха'], ['жоп'], ['мент'], ['вызва'], ['во', 'тот', 'девк', 'во тот', 'тот девк'], ['кайфова', 'под', 'кайфова под']], [['снят', 'презерват', 'снят презерват'], ['мирамистин'], ['пол'], ['минут'], ['перер'], ['час'], ['бо']], [['ше'], ['укус'], ['засос'], ['болет'], ['включ', 'тво', 'груд', 'включ тво', 'тво груд'], ['пар', 'ден', 'пар ден'], ['тоскова'], ['вопрос'], ['захотет'], ['ноч', 'вернут', 'ноч вернут']]]
# convert list of list of list to just list
total = sum_phrases ( n_grams )
print2 ( total )
# ['жоп', 'шил', 'жоп шил', 'моч', 'доста', 'моч доста', 'имет', 'оп', 'имет оп', 'да', 'влагалищ', 'тво', 'влагалищ тво', 'тонус', 'привест', 'тонус привест', 'писа', 'адрес', 'писа адрес', 'прийт', 'член', 'словн', 'бана', 'словн бана', 'крив', 'матк', 'вплот', 'матк вплот', 'дно', 'зайт', 'дно зайт', 'полчас', 'стоя', 'смогет', 'полчас стоя', 'стоя смогет', 'границ', 'часов', 'границ часов', 'разрыва', 'нача', 'еба', 'счаст', 'казн', 'реш', 'соблазн', 'реш соблазн', 'медлен', 'снят', 'штан', 'медлен снят', 'снят штан', 'поцел', 'слом', 'тво', 'сомнен', 'поцел слом', 'слом тво', 'тво сомнен', 'похот', 'войт', 'похот войт', 'опьянен', 'конч', 'смазк', 'принест', 'смазк принест', 'почувствова', 'прохлад', 'почувствова прохлад', 'жар', 'больш', 'труб', 'больш труб', 'получ', 'услад', 'получ услад', 'написа', 'прийт', 'пощекота', 'тво', 'пизд', 'снутерет', 'пощекота тво', 'тво пизд', 'пизд снутерет', 'иб', 'уста', 'покуса', 'тво', 'поп', 'покуса тво', 'тво поп', 'траха', 'жоп', 'мент', 'вызва', 'во', 'тот', 'девк', 'во тот', 'тот девк', 'кайфова', 'под', 'кайфова под', 'снят', 'презерват', 'снят презерват', 'мирамистин', 'пол', 'минут', 'перер', 'час', 'бо', 'ше', 'укус', 'засос', 'болет', 'включ', 'тво', 'груд', 'включ тво', 'тво груд', 'пар', 'ден', 'пар ден', 'тоскова', 'вопрос', 'захотет', 'ноч', 'вернут', 'ноч вернут']
# convert all objects to set
total_set = wordlist2set ( total , save_order = False )
print2 ( total_set )
# {'траха', 'влагалищ', 'больш труб', 'адрес', 'зайт', 'влагалищ тво', 'снят штан', 'вопрос', 'счаст', 'слом', 'груд тво', 'поцел слом', 'дно', 'опьянен', 'жоп', 'иб', 'труб', 'болет', 'тот', 'мирамистин', 'моч', 'поцел', 'доста моч', 'прохлад', 'мент', 'пощекота тво', 'укус', 'ден', 'кайфова', 'уста', 'войт похот', 'да', 'девк тот', 'во тот', 'вернут ноч', 'груд', 'границ часов', 'услад', 'засос', 'имет оп', 'презерват', 'стоя', 'принест', 'сомнен тво', 'пизд тво', 'покуса тво', 'разрыва', 'перер', 'оп', 'сомнен', 'соблазн', 'еба', 'крив', 'тонус', 'полчас стоя', 'жар', 'захотет', 'тоскова', 'смогет', 'вплот', 'писа', 'бо', 'пощекота', 'адрес писа', 'почувствова прохлад', 'медлен', 'снят', 'вызва', 'кайфова под', 'ноч', 'получ услад', 'во', 'прийт', 'пар', 'член', 'минут', 'похот', 'медлен снят', 'казн', 'написа', 'штан', 'включ тво', 'реш', 'войт', 'снутерет', 'покуса', 'ше', 'пол', 'девк', 'смогет стоя', 'час', 'пизд снутерет', 'конч', 'почувствова', 'жоп шил', 'доста', 'ден пар', 'включ', 'часов', 'привест тонус', 'слом тво', 'дно зайт', 'пизд', 'смазк', 'вернут', 'словн', 'больш', 'презерват снят', 'бана словн', 'имет', 'тво', 'вплот матк', 'принест смазк', 'шил', 'полчас', 'поп тво', 'под', 'поп', 'бана', 'матк', 'нача', 'реш соблазн', 'границ', 'получ', 'привест'}
# all these steps are equal to pipeline
pipe = StemLemPipeline ([
text2sentences , phrases2lower ,
lambda sentences : list ( map ( lambda s : sentence_split ( s , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'ru' )), sentences )),
lambda p : phrases_without_excess_symbols ( p , include_alpha = True , include_numbers = True ),
lambda p : phrases_transform ( p , stem_lem ),
lambda p : phrases_transform ( p , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 )),
sum_phrases ,
lambda p : wordlist2set ( p , save_order = False )
])
pipe ( text_example )
print ( total_set == pipe ( text_example )) # True 是否需要進行許多分裂，檸檬水和莖？ ..為什麼我們不能僅使用正則表達式？我認為我們總是應該做更多的事情來刪除不必要的信息，並從文本數據中刪除更好的信息。例如：
, ; ? ! 。我們應該在創建n-gram之前將這些對象拆分句子在下面有一些說明如何使用StemLemPipe進行這些邏輯
有幾種函數可以使用不同的邏輯列出字符串列表：
text2sentences(txt, equal_to_space = ["n"])split_by_words(sentence, words)sentence_split(sentence, separators = ",;!?", stop_words = None)請參閱使用的示例
使用text2sectences將文本拆分為句子列表。
在以前的準備工作之後，我們有每個句子是字符串或字符串列表的句子列表。為了將某些功能應用於此構造中的字符串phrases_transform(phrases, func, progress_bar = False)功能，其中func是應用於每個字符串的功能。另外，有一些針對某些任務的phrases_transform的包裝器：
phrases2lower(phrases)phrases_without_excess_symbols(phrases, include_alpha = True, include_numbers = False, include_also = None)請參閱使用的示例
為此，您可以從上一個塊中使用sentence_split或split_by_words函數。
使用stopwords(language = 'ru')函數獲取停止單詞，但是您也可以使用自己的停止單詞！
為了將莖的誘餌化用於短語，U應該創建一些lemmatization函數，並在phrases_transform中使用。通過一種方式創建誘餌功能：
create_lemmatizer(backend = 'pymorphy', language = 'ru')create_stemmer(backend = 'snowball', language = 'ru')create_stemmer_lemmer(lemmatizer_backend = 'pymorphy', stemmer_backend = 'snowball', language = 'ru') - 帶有lemmatizer和stemmer的管道text -> text可用的詞幹：
| 語言 | 後端 |
|---|---|
'ru' | 'snowball' |
'en' | 'snowball' |
可用的lemmatizer ：
| 語言 | 後端 |
|---|---|
'ru' | 'pymorphy' ， 'mystem' |
'en' | 'wordnet' |
添加新的狐猴劑並不難，但請讓我知道。也可以查看源文件
從一系列單詞中獲取n-gram的方法：
get_ngrams(arr, n=2)words_to_ngrams_list(words, n_min = 1, n_max = 2)如何使用：
from StemLemPipe import get_ngrams , words_to_ngrams_list
text = "word1 word2 word3 ... word10"
# returns generator
gen = get_ngrams ( text . split (), n = 3 )
# just list of lists
print ( list ( gen ))
# [['word1', 'word2', 'word3'], ['word2', 'word3', '...'], ['word3', '...', 'word10']]
# words in n-gram are combined, it's list of strings
print ( words_to_ngrams_list ( text . split (), n_min = 1 , n_max = 3 ))
# ['word1', 'word2', 'word3', '...', 'word10', 'word1 word2', 'word2 word3', 'word3 ...', '... word10', 'word1 word2 word3', 'word2 word3 ...', 'word3 ... word10']我們可以將列表列表的列表轉換為使用sum_phrases函數的字符串列表。另外，我們可以使用wordlist2set(input_list, save_order = False)函數save_order = True表示諸如word1 word2 word2 word1之類的n-grams不是某種（否則相同）之類的n-gram，save_order = true（否則）。
創建用於使用某些功能的StemLemPipeline對象，以彼此接一個地進行新文本。
使用代碼創建管道：
from StemLemPipe import StemLemPipeline
pipe = StemLemPipeline ([ func1 , func2 , ...])對於使用管道，只需致電：
result = pipe ( 'some text for preparations' )它支持下一個指標：
Levenstein.usual(str1, str2)Levenstein.deep(s1, s2, remove_desc = True)對於文本準備，使用下一個功能可能非常有用：
remove_words(text, words) - 只需從文本中刪除下一個單詞而無需將短語分開（與sentence_split不同）remove_hook_words(text, hook_words) - 用下一個單詞從文本中刪除掛鉤單詞。 for text = "abcdef"和hook_words = ['b', 'e']返回"ad" （沒有b，e和下一個單詞）（示例）
