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
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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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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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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（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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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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文章目录自然语言处理一、文本预处理读入文本分词建立字典将词转为索引用现有工具进行分词二、语言模型(基于统计)语言模型n元语法三、语言模型数据集读取数据集建立字符索引时序数据的采样随机采样相邻采样 自然语言处理一、文本预处理把字符/单词 --> 数值 --> 才能被网络计算blabla读入文本import collections
import re
def read_time_mac
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2024-07-07 13:03:28
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# 自然语言处理（NLP）文本预处理常用函数
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在进行NLP任务时，文本预处理是必不可少的一步。本文将介绍NLP文本预处理的一些常用函数，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. 文本预处理的概述
文本预处理是将原始文本数据转换为适用于机器学习模型的格式的步骤。这个过程可
**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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作者：Johnson7788地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/333202482编辑：数据推作者: Yiming Cui, Wanxiang Che,源文：Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing代码：https://github.
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2024-05-21 19:13:20
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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
分词是文本分析工作的第一步，分词的准确性直接影响对后续任务的表现。1. 分词任务根据语言特点，分词任务主要可分类两大类。一类是英文等拉丁语系文本的分词，英文单字成词，且词与词之间由空格隔开，该类任务较为简单，直接按空格分开即可。另一类是中文文本分词，中文多字成词，且词与词之间没有明显区分标志，因此中文分词较为复杂，需借助词表和算法等工具实现分词需求。而幸运的是，目前分词技术已相对成熟，实际工作中可
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2023-12-01 11:37:03
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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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2评论
为什么要预处理？我们知道，大部分NLP任务都是以文本形式输入的，然鹅language is compositional！我们理解文本通常能够把文本拆分成多个构成的部分去理解，那么机器也可以这么做，而预处理就是第一步操作！常规步骤1. 去除不需要的格式信息如HTML2. 把文本拆分成句子可以通过rules拆分：标点、正则匹配、词典，也可以使用机器学习的方法进行拆分，如决策树、逻辑回归，使用特征：标点
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2024-04-10 20:01:40
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。Ps预防针：与英文分类文本预处理相比，中文分类文本预处理更加复杂关键目录一、进行文本预处理的原因二、去除停用词1、停用词2、去除停用词三、中文分词技术1、分词处理的原因2、基于词典（规则）的中文分词3、基于统计的中文分词方法一、进行文本预处理的原因解决特征空间高维性、特征分布稀疏和语义相关性毕竟
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2023-08-02 11:10:55
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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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