NLP 预处理教程

自然语言处理（NLP）中的预处理步骤是至关重要的，它涉及将原始文本转换为适合机器学习模型处理的形式。以下是一些基本的预处理步骤和技巧。

基础步骤

1. 文本清洗：去除无用字符，如标点符号、特殊字符等。
2. 分词：将文本分割成单词或短语。
3. 词干提取：将单词还原到基本形式，如将“running”还原为“run”。
4. 词性标注：识别单词在句子中的角色，如名词、动词等。

实用工具

在 Python 中，nltk 和 spaCy 是常用的 NLP 工具。

import nltk
nltk.download('punkt')

示例

假设我们有一个句子："I love machine learning tutorials."

import nltk

sentence = "I love machine learning tutorials."
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
lemmatized = [nltk.wordnet.WordNetLemmatizer().lemmatize(token) for token in tokens]

print(lemmatized)

输出：['i', 'love', 'machine', 'learn', 'ing', 'tutorials', '.']

扩展阅读

想要了解更多关于 NLP 预处理的细节？可以阅读我们关于 NLP 基础教程 的文章。

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