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 ...

學習了Keras文檔里的文本預處理部分，參考網上代碼寫了個例子 ...

文本預處理 文本是一類序列數據，一篇文章可以看作是字符或單詞的序列，本節將介紹文本數據的常見預處理步驟，預處理通常包括四個步驟： 讀入文本 分詞 建立字典，將每個詞映射到一個唯一的索引（index） 將文本從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型 讀入文本 我們用一部 ...

Torchtext 文本數據預處理工具 Doc | Code Field 定義數據處理的方式，將原始數據轉為TENSOR Field使用 Field參數 參數名 說明 sequential ...

(1)機械壓縮去詞的思想 由於文本評論數據質量高低不一，無用的文本數據很多，所以文本去重就可以刪掉許多的沒意義的評論。但經過文本去重后的評論仍然有很多評論需要處理，比如：“好好好好好好好好好好好”，這種存在連續重復的語句，也是比較常見的無意義文本。這一類語句是需要刪除的，但計算機不能自動識別 ...

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 ...

處理，不管是wave還是scipy.io中的wavfile，在讀取TIMIT的原始WAV時都會報錯。 ...

作者|DR. VAIBHAV KUMAR 編譯|VK 來源|Analytics In Diamag 文本分類是自然語言處理的重要應用之一。在機器學習中有多種方法可以對文本進行分類。但是這些分類技術大多需要大量的預處理和大量的計算資源。在這篇文章中，我們使用PyTorch來進行多類文本 ...