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 ...

学习了Keras文档里的文本预处理部分，参考网上代码写了个例子 ...

文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 读入文本 我们用一部 ...

Torchtext 文本数据预处理工具 Doc | Code Field 定义数据处理的方式，将原始数据转为TENSOR Field使用 Field参数 参数名 说明 sequential ...

(1)机械压缩去词的思想 由于文本评论数据质量高低不一，无用的文本数据很多，所以文本去重就可以删掉许多的没意义的评论。但经过文本去重后的评论仍然有很多评论需要处理，比如：“好好好好好好好好好好好”，这种存在连续重复的语句，也是比较常见的无意义文本。这一类语句是需要删除的，但计算机不能自动识别 ...

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 ...

处理，不管是wave还是scipy.io中的wavfile，在读取TIMIT的原始WAV时都会报错。 ...

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 文本分类是自然语言处理的重要应用之一。在机器学习中有多种方法可以对文本进行分类。但是这些分类技术大多需要大量的预处理和大量的计算资源。在这篇文章中，我们使用PyTorch来进行多类文本 ...