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
转载
2024-03-09 20:34:35
55阅读
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
转载
2024-07-07 13:03:28
36阅读
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
转载
2024-02-23 23:03:20
104阅读
（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
转载
2024-02-22 16:46:08
76阅读
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
转载
2023-09-04 12:01:17
214阅读
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
**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
转载
2023-10-08 12:45:00
572阅读
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
转载
2023-08-21 09:55:56
281阅读
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.
转载
2024-05-21 19:13:20
19阅读
# 中文预处理Python指南
中文预处理是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，尤其是在文本分析和机器学习模型的训练中。在这个指南里，我们将介绍中文预处理的基本流程，以及如何在Python中实现它。我们将通过表格和可视化图表来帮助理解整个过程。
## 中文预处理流程
下面是中文预处理的一些常见步骤：
| 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
转载
2023-12-01 11:37:03
143阅读
# 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
42阅读
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
转载
2019-07-02 15:47:00
891阅读
2评论
# 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
223阅读
# 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
这个Python版本必须是3.7的首先讲一下数据清洗与预处理的定义在百度百科中的定义是 - 数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。我自己理解的是，在我们不管是机器学习建模还是进行数据分析或者数据挖掘操作，我们首先都需要对数据进行预处理。我们拿到手的初始数据往往会存在缺失值、
转载
2024-02-23 10:00:21
61阅读
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
转载
2023-08-02 11:10:55
111阅读
对于序列数据处理问题，数据存在许多种形式，文本是最常见例子之一。 例如，一篇文章可以被简单地看作一串单词序列，甚至是一串字符序列。 本节中，我们将解析文本的常见预处理步骤。 这些步骤通常包括：将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。import collections
import re
f
转载
2023-12-22 21:14:41
157阅读
文本预处理
句子分割text_to_word_sequence
keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text,
filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n',
lower=True,
split=" ")
本函数将一个句子拆分成单词构成的列表
参数
text：字符串，待处理的
转载
2023-11-30 15:11:49
129阅读
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-
转载
2023-10-28 15:43:03
37阅读
