文本预处理是人工智能领域中一个重要的步骤，它涉及到将原始文本数据转换为适合模型训练的形式。以下是一些文本预处理的基本步骤：

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。
  • 去除停用词（Stopword Removal）：移除无意义的单词，如“的”、“是”、“在”等。
  • 词干提取（Stemming）：将单词还原为其基本形式。
  • 词形还原（Lemmatization）：将单词还原为其字典形式。

以下是一个简单的示例：

  • 原始文本：我喜欢编程，因为它很有趣。
  • 分词后：我喜欢 编程 ，因为它 很 有趣 。
  • 去除停用词后：我喜欢 编程 很 有趣
  • 词干提取后：我喜欢 程序 很 有趣
  • 词形还原后：我喜欢 编程 很 有趣

文本预处理流程图

文本预处理是构建有效模型的关键，它可以帮助提高模型的准确性和效率。

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