文本数据预处理通常包括以下基本步骤: 1.文本清洗文本清洗:去除文本中的噪声,如HTML标签、特殊字符、数字、停用词等。 2.分词分词:将文本分割成单词或短语,这是文本分析的基础。 3.词干提取与词形还原词干提取与词形还原:将单词还原为其基本形式,减少词汇的多样性。
除了分词、去除停用词和词干提取,还有其他一些常见的文本预处理步骤: 4.1 大小写转换(Case Normalization) 将文本转换为统一的小写格式,可以减少不必要的区别。例如,“Apple”和“apple”将被视为相同的词。 4.2 标点符号去除(Punctuation Removal) 删除标点符号,可以减少文本中的噪音。例如,在进行情感分析时,标点符号...
中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁 安装方法 pip install pyhanlp 安装后在第一次使用时,当运行from pyhanlp import *时,会下载hanlp的数据文件,这个文件比较大,一般都会下载失败,推荐手动下载并放到要求的路径下。
百度试题 题目以下属于文本数据预处理的是()? A.缺失值处理B.重复值处理C.分词处理D.停用词处理相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
百度试题 题目文本数据的预处理过程包括 A.word2vectB.处理停用词C.提取文本特征D.分词,词性标注相关知识点: 试题来源: 解析
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多年来一直从事科研及项目开发,阿里云认证技术专家,曾出版专著《自然语言处理理论与实战》。讲师课程 Python数据预处理(四)- 特征降维与可视化 免费课 初级 6851 Python数据预处理(三)- 文本特征向量化 免费课 初级 5055 Python数据预处理(一)一抽取多源数据文本信息 免费课 初级 15943 自然语言处理(NLP)入门与...
此外,Python还在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用。自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向,旨在让计算机理解和处理人类语言。Python的NLTK(Natural Language Toolkit)库提供了丰富的自然语言处理工具和算法,可以实现文本的解析、分词、情感分析和语义理解等功能。