Task2 数据读取与数据分析
Task2 数据读取与数据分析一、数据读取1 import pandas as pd
2 train_df = pd.read_csv('./train_set.csv', sep='\t')首先对read_csv的函数有个清晰的认识，具体的参数的情况如下：filepath_or_buffer : str，pat
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2024-02-06 11:45:31
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本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 ：文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。
本章详细分析了数据预处理的整个流程，用以学习阶段的记录。前言：文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQ
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2024-01-11 12:51:49
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一篇文章带你了解NLP文本预处理：步骤、示例 | 附github源码文本数据无处不在，比如每天的 Facebook、Twitter新闻等等。数据是新的石油，文本是我们需要钻得更深的油井。在我们真正使用这种油之前，我们必须对它进行预处理，使它适合我们的机器。对于数据也是一样，我们必须对数据进行清理和预处理，以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清理和预处理文本数据的文本分析任务。数据集：2
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2023-09-28 23:09:36
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一.文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量，规范张量的尺寸等，而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指标二.文本处理的基本方法1.jieba的使用精确模式分词：试图将句子最精确地切开，适合文本分析import jieba
content = "工信处理干事每月经过下属科室都要亲口交代交换
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2023-08-21 09:55:56
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# 如何实现 NLP 数据预处理
自然语言处理 (NLP) 是处理和分析人类语言的计算机科学领域。在进行任何机器学习或深度学习模型的训练和测试之前，对数据进行预处理是必不可少的。本篇文章将带你了解 NLP 数据预处理的基本流程并提供具体的实现方法。
## 数据预处理流程概述
以下是 NLP 数据预处理的主要步骤：
| 步骤 | 描述
NLP——文本处理预处理词袋模型（Bag of Words, BoW）从字面意义上来看，文档包含词、短语、句子和段落等要素，在多数文本分类方法中，都将文本中出现的这些要素作为文本特征，而且随着要素级别的增高，其表达的语义越清晰，附带的信息也越丰富，但是特征组合的数目也会越大，因此，很少使用句子和段落作为特征。根据研究人员的实验，目前常见的特征项表示方法有：词、短语（Phrase）和 N-gram
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2024-02-23 23:03:20
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**数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是无线逼近这个上限。**正是因为数据处理的重要性，在NLP算法的工作中，大部分的时间是与数据打交道，文本预处理更是重中之重！文本预处理方法:文本处理的基本方法分词
作用: 为了更好的进行语言语义的理解(why)工具: jieba 安装: pip install jieb
jieba特性:
多种分
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2023-10-08 12:45:00
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现实世界中，数据集存在着不完整、包含噪声和不一致等特点，无法直接用来挖掘知识。收集数据的设备可能出故障，人为输入数据时出错或缺失，数据传输中引起的错误都将造成数据集含有不正确的属性值。数据中各个属性的单位不同，也可能造成分析过程以及预测模型的不精确。可以使用以下方法预处理数据集。（1）删除缺失值。（2）箱线图R语言使用boxplot()命令绘制箱线图，箱线图也是我们常说的五数分布，通过计算&nbs
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2024-01-12 11:00:40
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1. 数据预处理首先说的就是分词，对英语来说每个词与词之间是通过空格辨别的，例如I love natural language processing，每个词之间都是有空格的，所以很容划分为[i, love, natural, language, processing]但是中文的词并没有分开，而是全部连在一起的，例如我爱自然语言处理，我们可以通过分词工具进行切分，我这里使用的jieba分词impor
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2023-10-09 07:57:49
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NLP任务预处理的流程包括：
收集语料库、文本清洗、分词、去掉停用词、标准化和特征提取等。 （1）收集语料库（2）清洗数据eg：删除所有不相关的字符，例如非字母数字字母（3）分词英文：词性还原（does转为do）；词干提取（cities转为city）中文：粒度（中国科学技术大学、中国\科学技术\大学）中文难度更高，没有统一的标准、歧义词难以区分、新词难以识别常见的分词器都是使用机器学习算
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2023-08-07 08:48:11
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（这里将RNN的知识整理到了这里） （梯度boom/下降、过/欠拟合笔记在基础部分）* Task 2 【NLP初识】*文本预处理文本预处理是语言模型的基础，对后续的语言模型有着很大的影响。 文本预处理的过程时间文本中每个token（有时是word有时是char，看需求）转换为向量表示，每个token与向量一一对应（双射）即词向量。最开始用的是one hot方法来构建这样的词向量，但这会造成数据稀疏
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2024-02-22 16:46:08
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# MySQL数据预处理的方法
数据预处理是数据分析和机器学习中的重要步骤，它的目标是提高数据的质量，确保数据可用于进一步分析。对于MySQL数据库中的数据，预处理工作尤为重要，因为数据往往来自不同的源，可能存在不一致性、缺失值和异常值。本文将探讨如何在MySQL中进行数据预处理，并提供一些代码示例。
## 1. 数据清洗
数据清洗是预处理的第一步，它涉及到识别和处理脏数据。在MySQL中，
大数据蕴含巨大价值，引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样，从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘和分析，或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量，需要对数据进行预处理。数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1 .数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理，以
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2024-04-23 16:42:10
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数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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常用文本预处理操作一 文件读写1 读取csv文件2 写入csv文件3 写入jsonl文件4 读取jsonl文件5 将列表格式的字符串转换为列表二 数据处理1 文本处理新增：对tweet推文的处理方法 (源码地址：https://github.com/VinAIResearch/BERTweet判断字符串以某固定字符串开头或结尾匹配所有英文字符串（正则表达式）匹配所有中文字符串（正则表达式）删除e
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2023-10-23 11:20:05
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NLP笔记–keras文本数据预处理前言在把数据喂入模型前，我们必须要把文本处理成计算机认识的数据。所以文本的预处理是必不可少的，也是固定流程；keras处理数据、搭建模型都是相对简单的，一般只需要Tokenizer、pad_sequences。本文将介绍keras对文本进行预处理的流程，并举出实例来探究其中详细过程。数据本文实验数据来源于苏剑林收集分享的两万多条中文标注语料，涉及六个领域的评论数
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2023-08-21 18:19:38
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# 自然语言处理中的预处理指南
自然语言处理（NLP）是计算机与人类语言之间的信息交互领域。在进行NLP任务之前，通常需要进行一系列的数据预处理工作，以便将原始文本转化为易于分析的格式。本文将通过一个具体的流程，指导新手如何实现NLP中的预处理。
## 一、预处理流程
在NLP的预处理过程中，通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# NLP数据预处理：Python实现
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。数据预处理是NLP中非常关键的一步，它可以帮助我们准备好适用于模型训练的数据。本文将介绍使用Python实现NLP数据预处理的方法。
## 数据清洗
在进行NLP任务之前，我们需要对原始文本进行清洗。这
原创
2023-12-26 09:02:52
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# 数据预处理及其生成函数在自然语言处理中的实现
在自然语言处理（NLP）任务中，数据预处理是至关重要的一步。它不仅可以帮助提高模型的精度和表现，还能减少模型训练时的复杂度。今天，我们将逐步实现一个`generate`函数来进行NLP数据的预处理。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解数据预处理的流程。以下是我们将要涵盖的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-27 06:57:05
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利用SNAP软件对雷达影像进行预处理，主要包括热噪声去除、轨道文件校正、辐射定标、滤波校正、多普勒地形校正，最终获得入射角和后向散射信息。数据：本次实验所用数据为哨兵一号（Sentinel-1A）干涉宽幅模式（Interferometric Wideswath，IW）下经过多视处理和地距转换的GRD格式产品Sentinel-1A卫星数据下载：一般处理流程如下：0 SNAP软件安装软件安装：SNAP
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2023-09-16 20:07:55
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