# 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
**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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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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# NLP文本预处理
在进行自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务时，文本预处理是一个至关重要的步骤。文本预处理可以帮助我们清洗和转换原始文本数据，使其适用于后续的NLP任务，如文本分类、情感分析和机器翻译等。本文将介绍一些常见的NLP文本预处理技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据清洗
在进行文本预处理之前，我们需要先清洗文本数据。数据
原创
2023-09-07 14:30:42
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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
1、不同类别文本量统计，类别不平衡差异 2、文本长度统计 3、文本处理，比如文本语料中简体与繁体共存，这会加大模型的学习难度。因此，他们对数据进行繁体转简体的处理。 同时，过滤掉了对分类没有任何作用的停用词，从而降低了噪声。 4、上文提到训练数据中，存在严重的样本不均衡问题，如果不对该问题做针对性的
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2019-07-02 15:47:00
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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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（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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一、为什么要进行预训练？深度学习时代，为了充分训练深层模型参数并防止过拟合，通常需要更多标注数据喂养。在NLP领域，标注数据更是一个昂贵资源。PTMs从大量无标注数据中进行预训练使许多NLP任务获得显著的性能提升。总的来看，预训练模型PTMs的优势包括：在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示，并有利于下游任务；为模型提供了一个更好的初始化参数，在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速
当我们拿到一段文本的时候，要经过如何的处理才能进入模型呢，我们把这个过程称为文本预处理。一般经过这几个步骤：原始文本>分词>清洗>标准化>特征提取>建模 1：分词分词的常用工具：Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jiebaSnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlpLTP h
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2023-07-08 11:30:10
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自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
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2023-10-28 15:43:03
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NLP一般流程小记1.获取语料 语料，是NLP任务所研究的内容，通常用一个文本集合作为语料库（Corpus）来源：已有语料，积累的文档， 下载语料 2. 语料预处理 1）语料清洗：留下有用的，删掉噪音数据 常见的数据清洗方式：人工去重、对齐、删除和标注等，或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。 2）分词：将文本分成词语 常见的分词算法：基于字符串匹配的
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2023-10-10 18:55:20
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过去半年以来，自然语言处理领域进化出了一件神器。此神器乃是深度神经网络的一种新模式，该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。本文将对这四个部分娓娓道来，并且剖析它在两个实例中的用法。人们在谈论机器学习带来的提升时，往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升，然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性。如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子，就把问题
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2023-09-04 12:01:17
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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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翻译自官网手册:NLP From Scratch: Translation with a Sequence to Sequence Network and AttentionAuthor: Sean Robertson原文github代码 这是NLP从零开始三个教程的第三个。教程中编写了自己的类和函数预处理数据来完成NLP建模任务。希望完成本教程的学习后你可以通过后续的三个教程，继续学习使用tor
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2024-03-09 20:34:35
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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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1 引言17年transformer被提出，18年迎来了ELMo和BERT的横空出世，19年预训练模型不出意外地开始了全面的爆发。所以，预训练模型也成为了NLPer绕不过去的一个技术栈，这篇文章将会梳理一下我学习过的12个预训练模型。这是一篇review性质的文章，跳过了一些基础的知识，可能会对一些没用过预训练模型的读者不大友好。预训练模型，在我看来，相对传统模型做的革新，主要体现在以下
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2023-08-30 17:54:56
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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 |
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原创
2024-09-27 06:57:05
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# 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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