自然语言处理数据预处理的方法

自然语言处理（NLP）中的数据预处理是关键步骤，它涉及将原始文本数据转换为机器学习模型能够理解的形式。以下是常见的NLP数据预处理方法：

1. 文本清洗：去除无关字符（如标点、数字、特殊符号），转换为小写，统一文本格式。
2. 分词（Tokenization）：将文本分解成单个词汇或子词单元，例如使用空格、标点分隔，或者使用词干提取或词形还原。
3. 去除停用词：移除常见的无实际含义的词语，如“的”、“是”等。
4. 词干提取或词形还原（Stemming/Lemmatization）：将单词还原到它们的基本形式，如将"running"变为"run"。
5. 词向量化（Word Embeddings）：将文本转换为数值向量，如One-hot编码、TF-IDF或使用预训练模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）。
6. 序列填充或截断：对于处理变长序列的数据（如RNN或Transformer），可能需要固定长度，这通常通过填充或截断完成。
7. 标准化或归一化：例如，对数转换或标准化数值特征。
8. 特征选择和降维：根据需求选择重要特征，降低维度，减少计算复杂性。