1、不同类别文本量统计，类别不平衡差异 2、文本长度统计 3、文本处理，比如文本语料中简体与繁体共存，这会加大模型的学习难度。因此，他们对数据进行繁体转简体的处理。 同时，过滤掉了对分类没有任何作用的停用词，从而降低了噪声。 4、上文提到训练数据中，存在严重的样本 ...

在nlp的数据预处理中，我们通常需要根据原始数据集做出如题目所示的三种结构。但是新手（我自己）常常会感到混乱，因此特意整理一下 1.词库 词库是最先需要处理出的数据形式，即将原数据集按空格分词或者使用分词的包如jieba等，将原始文章分割成一个个词语所表示的list，一般是一维或者二维的，二维 ...

本系列文章参考了github项目Chinese-Text-Classification-Pytorch 数据集及划分 使用来自github中的online_shopping_10_cats中文数据集，数据集包含10个类别，共6万多条评论数据，正、负向评论各约3万条。10个类别为：包括书籍、平板 ...

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘、文本处理等等，均离不开数据清洗，数据预处理的工作。这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据，当然也包括视频数据、语音数据、图片数据、监控的流数据 ...

数据预处理章节，整理于《数据挖掘·概念与技术》第三章，如有错误，请指正，谢谢~ 1、概述 　　数据清理可以去除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据进行存储，如数据仓库。数据规约可以通过如聚集，删除冗余特征或聚类降低数据的规模。数据变换（如规约化 ...

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下面是我看到的一些数据处理以及训练的方法，主要是python的。 best paactices Performing feature correlation analysis early in the project.在项目初期进行特征相关分析。 Using multiple plots ...

mnist的数据预处理 mnist包含了0,1,2,3,4，5,6,7,8,9十个手写字体的image，大小为28*28*1。 mnist数据集在现在的image classification起的影响越来越小的。因为其数据量小，类别少，分类简单，一直没法能够作为算法比较的有效 ...