为自然语言处理预处理文本数据涉及将原始文本转换为机器学习模型可以有效使用的结构化格式。该过程通常包括清理、规范化和特征提取。每个步骤都旨在减少噪音、标准化文本并将其转换为适合算法的数值表示。
首先，通过删除无关字符、格式和噪音来清理文本。 将所有文本转换为小写以确保统一（例如，“Hello”变为“hello”）。 删除标点符号、特殊符号和数字，除非它们在上下文中很重要（例如在产品代码中）。 使用正则表达式删除 URL、HTML 标记或表情符号。 例如，将类似“https://example.com”的 URL 替换为空字符串或占位符。 修剪多余的空格并修复编码问题（例如，将“’”替换为撇号）。 此步骤确保文本一致且没有干扰。 Python 的 re 库或 BeautifulSoup（用于删除 HTML）等工具通常在此处使用。
接下来，通过将文本标记化为更小的单元（单词或子词）并减少单词变体来规范化文本。 标记化将句子拆分为单独的标记（例如，将“我喜欢 NLP！”拆分为 ["I", "love", “NLP”])。 使用来自 NLTK 或 spaCy 等库的预定义列表删除停用词（像“the”或“and”这样添加含义很少的常用词）。 应用词干提取或词形还原将单词简化为其词根形式（例如，“running”变为“run”）。 例如，NLTK 的 PorterStemmer 将 “jumping” 转换为 “jump”，而 spaCy 的词形还原器处理不规则形式，如 “better” → “good”。 如果处理中文或日语等语言，请使用专门的标记器（例如，中文的 Jieba）。 规范化减少了词汇量，并有助于模型更好地概括。
最后，将处理后的文本转换为数值特征。 使用像 TF-IDF (词频-逆文档频率) 这样的技术来表示单词在文档中的重要性。 例如，sklearn 的 TfidfVectorizer 可以将句子转换为稀疏向量。 或者，使用词嵌入（例如，Word2Vec、GloVe）来捕获语义关系，其中相似的词具有相似的向量表示。 对于像 RNN 或 Transformers 这样的基于序列的模型，将标记映射到整数 ID 并将序列填充到固定长度。 例如，句子“I love NLP”在填充到长度 5 后可能变为 [12, 25, 7, 0, 0]。 通过用“unknown”标记替换它们或使用子词标记化（例如，Byte-Pair Encoding）来处理稀有词。 此步骤弥合了文本和数值模型之间的差距，从而能够进行有效的训练。