1、不同類別文本量統計，類別不平衡差異 2、文本長度統計 3、文本處理，比如文本語料中簡體與繁體共存，這會加大模型的學習難度。因此，他們對數據進行繁體轉簡體的處理。 同時，過濾掉了對分類沒有任何作用的停用詞，從而降低了噪聲。 4、上文提到訓練數據中，存在嚴重的樣本 ...

在nlp的數據預處理中，我們通常需要根據原始數據集做出如題目所示的三種結構。但是新手（我自己）常常會感到混亂，因此特意整理一下 1.詞庫 詞庫是最先需要處理出的數據形式，即將原數據集按空格分詞或者使用分詞的包如jieba等，將原始文章分割成一個個詞語所表示的list，一般是一維或者二維的，二維 ...

本系列文章參考了github項目Chinese-Text-Classification-Pytorch 數據集及划分 使用來自github中的online_shopping_10_cats中文數據集，數據集包含10個類別，共6萬多條評論數據，正、負向評論各約3萬條。10個類別為：包括書籍、平板 ...

3000篇搜狐新聞語料數據預處理器的python實現 白寧超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 關於自然語言處理模型訓練亦或是數據挖掘、文本處理等等，均離不開數據清洗，數據預處理的工作。這里的數據不僅僅指狹義上的文本數據，當然也包括視頻數據、語音數據、圖片數據、監控的流數據 ...

數據預處理章節，整理於《數據挖掘·概念與技術》第三章，如有錯誤，請指正，謝謝~ 1、概述 　　數據清理可以去除數據中的噪聲，糾正不一致。數據集成將數據由多個數據源合並成一個一致的數據進行存儲，如數據倉庫。數據規約可以通過如聚集，刪除冗余特征或聚類降低數據的規模。數據變換（如規約化 ...

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下面是我看到的一些數據處理以及訓練的方法，主要是python的。 best paactices Performing feature correlation analysis early in the project.在項目初期進行特征相關分析。 Using multiple plots ...

mnist的數據預處理 mnist包含了0,1,2,3,4，5,6,7,8,9十個手寫字體的image，大小為28*28*1。 mnist數據集在現在的image classification起的影響越來越小的。因為其數據量小，類別少，分類簡單，一直沒法能夠作為算法比較的有效 ...