NLP领域尤其是针对英文文本相关的查重、审核等任务,在开始训练模型之前,一般需要预处理文本数据。执行的预处理步骤会有小写文本,删除标点符号和数字,删除停用词以及对文本进行词干化或词形还原。具体如下:
小写文本
小写文本是指将一段文本中的所有字母都转换为小写。这是一个常见的文本预处理步骤,可用于提高文本分类模型的准确性。例如,“Hello”和“hello”将被不考虑大小写的模型视为两个不同的词,而如果将文本转换为小写,它们将被视为同一个词。
删除标点符号和数字
删除标点符号和数字是指从文本中删除非字母字符。这对于降低文本的复杂性并使模型更容易分析很有用。例如,“Hello”和“hello!”如果不考虑标点符号,文本分析模型会将其视为不同的词。
删除停用词
停用词是一种语言中非常常见且意义不大的词,例如“the”、“and”、“in”等。从一段文本中删除停用词有助于降低数据的维度并专注于文本中最重要的词。这还可以通过减少数据中的噪声来帮助提高文本分类模型的准确性。
对文本进行词干化或词形还原
词干提取和词形还原是将单词简化为基本形式的常用技术。词干提取涉及删除单词的后缀以生成词干或词根。例如,“jumping”一词将被词干化为“jump”。此技术可用于降低数据的维度,但有时会导致词干不是实际单词。
相反,词形还原涉及使用字典或词法分析将单词还原为其基本形式。例如,单词“jumping”将被词形还原为“jump”,这是一个实际单词。这种技术比词干提取更准确,但计算成本更高。
词干提取和词形还原都可以降低文本数据的维度,使模型更容易分析。但是,它们有时会导致信息丢失,因此在处理相关任务需要用到这两种技术时,请谨慎考虑。