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引言 在实行机器学习、自然语言处理任务时,文本数据清洗与预处理是至关重点步骤,这不止有助于提高模型训练效能,还能提升模型预测准确率,本文将祥明探讨如何对文本数据实行清洗与预处理,以适配模型输入,涵盖常见数据处理方法、数据预处理原则、文本数据具体处理方法以及常用数据分析步骤。
引言 文本数据是当下社会中最为常见数据类型,广泛应用于自然语言处理、情感分析、信息检索等领域,可是,原始文本数据往往包含大量噪声、冗余信息,这将严重影响模型训练效果、预测性能,于是,在实行模型输入之前,对文本数据实行清洗与预处理是十分必要,本文将祥明介绍如何对文本数据实行清洗与预处理,以适配模型输入