文章目录【自然语言处理】浅谈语料库前言一、浅谈语料库1、语料和语料库2、语料库语言学3、 建议语料库的意义二、语料库深入了解1、语料库划分与种类2、语料库构建原则3、语料标注的优缺点三、自然语言处理工具包：NLTK1、 了解NLTK2、 获取NLTK3、 Standford NLP 简介4、Standford NLP必要工具包说明四、获取语料库1、国内外著名语料库2、英文语料库3、中文语料库4、
本文将讨论文本预处理的基本步骤，旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外，本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。当拿到一个文本后，首先从文本正则化（text normalization） 处理开始。常见的文本正则化步骤包括： 将文本中出现的所有字母转换为小写或大写 将文本中的数字转换为单词或删除这些数字 删除文本中出现的标点符号、重音符
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2024-05-21 13:21:57
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# Python语料库数据预处理
## 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和文本挖掘（Text Mining）领域中，数据预处理是非常重要的一步。数据预处理的目标是将原始文本数据转换为适用于机器学习和深度学习算法的形式，以便进行后续的特征提取和模型训练。Python提供了许多强大的库和工具，可以帮助我们进行数据预处理。
本文将介绍一些常见
原创
2023-09-08 09:59:15
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""" 实现额外的方法 """ import re def tokenlize(sentence): """ 进行文本分词 :param sentence: str :return: [str,str,str] """ fileters = ['!', '"', '#', '$', '%', '&'
原创
2021-08-25 14:29:46
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Python之ML–数据预处理机器学习算法最终学习结果的优劣取决于两个主要因素：数据的质量和数据中蕴含的有用信息的数量.因此,在将数据集应用于学习算法之前,对其进行检验及预处理是至关重要的主要知识点如下：数据集中缺少数据的删除和填充数据格式化模型格式化模型构建中的特征选择一.缺少数据的处理from IPython.display import Image我们见到的缺失值是数据表中的空值,或者是类似
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2024-06-06 05:46:31
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翻译:疯狂的技术数据预处理包括步骤:进口所需的库,导入数据集和处理缺失数据。编码分类数据。将数据集分为测试集和训练集,功能放大。所以让我们了解这些步骤。步骤1:导入所需的库我们每次创建一个新模型,我们将要求进口Numpy和熊猫。Numpy是一个库,它包含对科学计算数学函数,而熊猫是用于导入和管理数据集。导入熊猫一样pd进口numpy np我们导入熊猫和numpy库和名称分别为\u201C帕金森病\
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2023-08-03 17:40:32
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以下内容来自《Python数据科学指南》 数据预处理： 修补数据、随机采样、缩放数据、标准化数据、实现分词化、删除停用词、删除标点符号、词提取、词形还原、词袋模型 1. 修补数据：处理不完整或存在内容丢失的数据。 采用模块：from sklearn.preprocessing import Imputer #方法一：根据数据中特定值来修补
#imputer = Imputer(
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2023-08-30 17:32:20
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# Python 语料处理的概述与示例
在自然语言处理（NLP）的领域，语料处理是处理和分析文本数据的关键环节。无论是情感分析、文本分类还是其他任务，充分理解和预处理语料都是提升模型性能的重要步骤。本文将介绍 Python 中语料处理的基本流程，并通过示例代码进行演示。
## 语料处理的基本流程
语料处理通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集：获取文本数据。
2. 数据清洗：去除噪音和无关
原创
2024-09-21 07:17:29
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简介有时候有必要对一个英文语料进行统计，以便发现其中的规律。例如，统计词频从而知道哪些词使用得比较频繁。本文实现了三个函数完成英文语料的统计功能，重点研究在什么条件下能够使语料中90%单词能被人读懂。数据集本文使用MASC数据集，下载地址：https://www.anc.org/data/masc/ 该数据集是一个开放的社区资源，从更大的语料集Open American National Corp
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2024-07-01 17:57:40
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参考链接： 语料库阅读器和自定义语料库NLP[0] – 语料和数据收集 – 文本预处理及数据库文本分析 背景: MutBot这个项目设计包含自动收集数据的功能, 以为主要用用户接口和数据来源 本文为NLP的"第0步" – 文本预处理和数据整理. (本文包含了许多相关的演示、举例和踩坑, 篇幅较长, 不想看细节的话可以直接跳到汇总实例) 本文涉及的内容 用第三方库: langid检测输入语种,
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2021-03-02 23:20:03
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参考链接： Q语言-动词和副词NLP[0] – 语料和数据收集 – 文本预处理及数据库文本分析 背景: MutBot这个项目设计包含自动收集数据的功能, 以为主要用用户接口和数据来源 本文为NLP的"第0步" – 文本预处理和数据整理. (本文包含了许多相关的演示、举例和踩坑, 篇幅较长, 不想看细节的话可以直接跳到汇总实例) 本文涉及的内容 用第三方库: langid检测输入语种, jie
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2021-04-09 12:49:15
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参考链接： Q语言-动词和副词NLP[0] – 语料和数据收集 – 文本预处理及数据库文本分析 背景: MutBot这个项目设计包含自动收集数据的功能, 以为主要用用户接口和数据来源 本文为NLP的"第0步" – 文本预处理和数据整理. (本文包含了许多相关的演示、举例和踩坑, 篇幅较长, 不想看细节的话可以直接跳到汇总实例) 本文涉及的内容 用第三方库: langid检测输入语种, jie
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2021-04-09 12:49:09
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SparkSqlSparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查
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2024-06-11 12:54:37
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在自然语言处理(NLP)的应用中，英文文本的预处理是关键的一步，它可以显著提高模型的性能。对文本进行适当的清洗、规范化和向量化是确保数据质量的基础。然而，在使用PyTorch进行文本预处理时，常常会遇到各种问题。本文将深入探讨一个典型的“英文文本预处理 PyTorch 代码”问题，从多个维度分析并给出解决方案。
首先，我们定义问题的背景。在构建文本分类模型时，输入的英文文本需经过多步骤处理，如去
凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 文章目录前言第一步 导入如果有缺失数据会怎么样？如果包含属性数据，会怎么样呢？你发现什么潜在问题了吗？训练集与测试集的划分特征缩放对于哑变量而言，是否需要进行缩放？总结 前言数据预处理
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2023-10-23 09:43:37
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在今天这篇博文中，我们将详细探讨“Python语料库处理”的常见问题，以及我们是如何应对这些挑战的。帮助初学者和专业人士在使用Python进行文本处理时更为熟悉所遇到的问题和解决方案。
## 问题背景
随着往数据科学和自然语言处理（NLP）的深入发展，Python作为一种流行的编程语言，频繁应用于情感分析、文本分类及生成等任务。这些任务背后涉及丰富的语料库处理，然而许多开发者在执行这些操作时，
tokenization.py# coding=utf-8# Copyright 2018 The Google AI Language Team Authors.## Licensed under the Apache Licensplianc...
原创
2022-08-08 09:03:32
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数据预处理的一般方法及python实现这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用，都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时，首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下，一般数据预处理过程中可能要用到的方法。 1.查找数据的缺失值在拿到第一份原始数据的时候，首先要检查数据的完整
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2023-10-24 09:04:33
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Python数据预处理指南在数据分析和机器学习中，预处理数据是一个非常重要的步骤。Python作为数据分析和机器学习领域广泛应用的语言之一，提供了许多工具和库来进行数据预处理。下面介绍几种常见的Python数据预处理技术。数据清洗在数据预处理的过程中，经常会发现存在一些脏数据或者缺少数据的情况。这就需要进行数据清洗。Python提供了许多库和工具，如pandas和numpy，可以方便地进行数据清洗
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2023-08-20 08:19:58
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# 英文NLP语料数据下载
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及文本处理、语义分析、语言生成等多项技术。而要进行NLP任务，首先需要大量的语料数据作为训练集。在英文NLP领域，获取高质量的语料数据是非常重要的一步。
## 下载英文NLP语料数据
在实际应用中，我们通常会使用一些公开的语料库来进行NLP任务。其中，
原创
2024-03-19 04:12:36
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