文本预处理是NLP的基础步骤,它将原始文本转换为适合机器学习模型的干净、结构化的格式。它通常从基本的清洁开始,例如删除特殊字符,标点符号和额外的空格。接下来,标记化将文本分成更小的单元,例如单词或子单词,以准备分析。例如,句子 “猫爱睡觉!” 可以被标记为 [“猫”,“爱”,“睡觉”,“!”]。
在标记化之后,附加步骤包括将文本转换为小写以实现一致性,移除停止词以减少噪声,以及将词标准化为其基本形式 (例如,“运行” → “运行”)。根据应用程序的不同,预处理还可能涉及处理数字,缩写或缩写,例如将 “won't” 转换为 “won not”。在多语言或专用任务中,文本规范化会调整文本以保持一致性,例如统一方言之间的拼写或处理非标准字符。
诸如子字标记化 (例如,字节对编码) 的高级预处理技术在像BERT和GPT的现代NLP模型中是常见的。NLTK,spaCy和Hugging Face Transformers等工具可自动执行许多预处理步骤,从而确保效率和可重复性。有效的预处理通过确保更清洁和更相关的输入来提高模型精度。