一、文本数据准备 使用已经有的语料库，按照Python读取文本内容的方法读取文本文件内容。此处为了一步步演示过程，所以先使用句子，最后再整合。二、去除指定无用的符号 我们爬取到的文本有时候会有很多空格或者是其他一些无用的符号，如果保留这些符号，在分词的时候这些符号也会被分出来，就会导致分词的结果不是很好。这个时候我们就可
NLPNLP数据清洗英文可以空格分词，中文不可。中文文本用连续的字序列构成，词和词之间没有天然分隔符，因此中文分词很困难。尤其困难是歧义问题，分词分为两种：1.基于词典进行分词：（套规则进行分词）优点是简单有效。但是很容易就有搞笑的歧义，且应对流行词汇表现效果不好。。。。2.基于统计的分词：通过人工标注对中文建模，将准备好的语料进行训练，选出不同阶段下每个词的出现概率。。。选出概率最大的情况进行分
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2024-05-17 22:22:06
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资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量or模型、中文完形填空等大量数据集，中文数据集平台和NLP工具等。 新闻分类 今日头条中文新闻（短文本）分类数据集 ：https://github.com/fa
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2024-06-14 11:39:13
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数据收集直接上一些别人整理的东西：10大类、142条数据源，中文NLP数据集线上搜索开放342个中、英文等NLP开源数据集分享自然语言处理（NLP）数据集整理数据增强数据不够怎么办，常见的数据增强的方法：一文了解NLP中的数据增强方法NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据词汇替换基于同义词典的替换基于 Word-Embeddings 的替换基于 Masked Language Model
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2024-05-22 16:03:45
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目录前言一、Linux的一些常用命令？二、Python的一些常用操作三、常用的一些自然语言处理工具包3-1、nltk工具包3-1-1、安装3-1-2、nltk的使用3-2、jieba工具包‘3-2-1、jieba工具包安装3-2-2、jieba使用3-2-3、常见词性分类四、常用的一些分词模型4-1、朴素贝叶斯4-2、N-gram模型五、可视化工具5-1、Seaborn5-2、Word六、文本特
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2024-05-27 23:03:17
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# Python 文本数据清洗教程
## 操作流程
```mermaid
journey
title Python 文本数据清洗流程
section 初学者指导
开始 --> 完成数据清洗
```
在进行 Python 文本数据清洗之前，我们需要明确清洗的目的和步骤。下面是整个流程的步骤：
步骤 | 操作
---|---
1 | 导入所需的库
2 | 读取文
原创
2024-05-05 06:06:30
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【代码】爬虫文本数据清洗。
原创
2023-03-09 07:43:11
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项目首页：http://code.google.com/p/python-data-mining-platform/ （可能需FQ）目前比如tutorial, install, release等内容，已经更新到项目首页的wiki中 项目介绍：这是一个能够根据源数据（比如说用csv格式表示的矩阵，或者中文文档）使用多种多样的算法去得到结果的一个平台。算法能够通过xml配置文件去一个一个的运
# 如何实现NLP文本清洗
在自然语言处理(NLP)的领域，文本清洗是一个关键的预处理步骤。它的目的是将原始文本转换为适合模型处理的格式。接下来，我们将详细介绍文本清洗的流程以及具体的实现步骤。
## 文本清洗的流程
以下是文本清洗的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----------
# NLP 文本数据提取：从文本到信息的旅程
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在这个过程中，文本数据提取是一个关键步骤，它帮助我们从大量文本中提取出有价值的信息。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用NLP技术从文本中提取数据。
## 文本数据提取流程
在开始之前，我们先了解一下文本数据提取的基本流程。这个过程可以用下面的流程图来表示：
原创
2024-07-25 07:51:22
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# NLP 文本数据分类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，它使机器能够理解和处理人类语言。在NLP中，文本数据分类是一项关键任务，其目的是将文本数据划分为不同的类别。这种技术在垃圾邮件检测、情感分析和主题分类等多个领域都有着广泛的应用。
## 基本概念
文本分类是指将给定的文本分配到一个或多个类别中。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. **数据预处理**：
原创
2024-10-14 05:55:52
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# NLP 文本数据转化
随着自然语言处理（NLP）的迅猛发展，文本数据转化成为了一个重要的研究方向。文本数据转化主要指的是将原始文本数据转换为机器可以理解的形式，常见的变换方式包括文本清洗、词向量化、特征提取等。本文将探讨文本数据转化的主要步骤，并以代码示例加以说明。
## 流程概述
文本数据转化的流程大致可以分为以下几个步骤：
1. **文本清洗**：去除无用的符号和多余的空格。
2.
原创
2024-10-07 04:27:24
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文本分类的14种算法（3）：部分常用文本分类算法k临近算法所谓临近，就是指对于测试样本，找出训练集中与他最相似的一个样本，并将该样本的结果当作测试样本的结果输出。k临近算法利用“距离”的概念来描述样例间的相似程度：对于文本的特征向量（x1,x2,…,xn），把他当作一个n维的点，其与另一个文本（y1,y2,…,yn）的距离根号下(∑(xi-yi)^2)即两文本的相似程度。 可见k临近算法的计算量主
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2024-01-27 11:08:21
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Transformer是seq2seq的模型，也就是数据有顺序，输出的是序列。 本文主要结合代码理解Transformer。1.Tokenization标记化的演变 – NLP 中的字节对编码自然语言处理的主要组成部分NLP系统有三个主要组件，可以帮助机器理解自然语言：标记化嵌入模型架构在这节中我们主要关注标记化。标记文本有三种不同的方法，一般为了使深度学习模型从文本中学习，需要两个过程
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2023-09-18 05:02:01
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# NLP中文文本数据清洗
在自然语言处理（NLP）领域，数据清洗是一个至关重要的步骤。尤其是在处理中文文本时，数据清洗不仅能提高模型的性能，还能减少噪声对结果的影响。本文将介绍中文文本数据清洗的基本步骤，并提供相应的代码示例。
## 数据清洗的目标
数据清洗的目标是去除文本中的噪声和无用信息，使其更加规范和标准化，以便后续的分析和建模。具体来说，文本数据清洗的任务包括：
1. **去除噪
1 初步介绍现在随着互联网的发展，网络的上传和下载文件的速度有了极大的提高。因此现在的基础设施，越来越多高要求的应用有了可行性。人工智能，深度学习，自然语言处理等网络热词频频出现在我们的视野，那么，到底什么是自然语言处理呢？接下来就由我们来给大家科普一下自然语言处理到底是什么，做什么，以及对我们有什么帮助。首先，自然语言处理是人工智能的一个分支，最终的目标和人工智能一样都是模仿人的行为，而自然语言
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2023-10-18 22:47:37
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说起数据清洗，可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉，但是！作为混迹在数据分析这一块多年的老油条，小编在此严肃地声明！资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分，它是资料分析过程中不可缺少的一环，其结果的好坏直接关系到模型的效果。实际上，数据清洗通常要占用50%—80%的分析过程。国外有些学术机构还会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。 数据清洗的主要类型有哪几种 一、残缺数
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2023-10-03 16:22:00
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在拟合机器学习或统计模型之前，我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。数据清洗：从记录集、表或数据库中检测和修正（或删除）受损或不准确记录的过程。它识别出数据中不完善、不准确或不相关的部分，并替换、修改或删除这些脏乱的数据。「数据清洗」光定义就这么长，执行过程肯定既枯燥又耗时。为了将数据清洗简单化，本文介绍了一种新型完备分步指南，支持在 Python 中执行数据清洗流程。
下载好向圈APP可以快速联系圈友您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册 x前言作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑 用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握-1.jpg (34.24 KB, 下载次数: 0)2020-10-11 00:38 上传数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入
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2023-11-18 16:53:04
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脏数据就是在物理上临时存在过，但在逻辑上不存在的数据。数据清洗是整个数据分析过程的第一步，就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。 数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式，这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。 在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。一、数据预处理 一、数据预处理部署环境，导入分析包和数据#
