文字預處理

常見預處理步驟，預處理通常包括四個步驟：

讀入文字

分詞建立字典，將每個詞對映到乙個唯一的索引（index）

將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型

現有的工具可以很好地進行分詞，我們在這裡簡單介紹其中的兩個：spacy和nltk。

text =

"mr. chen doesn't agree with my suggestion."

spacy:

import spacy
nlp = spacy.load(
'en_core_web_sm'
)doc = nlp(text)
print
([token.text for token in doc])[
'mr.'
,'chen'
,'does'
,"n't"
,'agree'
,'with'
,'my'
,'suggestion'
,'.'
]

nltk:

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import data
'/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data'
)print
(word_tokenize(text))[
'mr.'
,'chen'
,'does'
,"n't"
,'agree'
,'with'
,'my'
,'suggestion'
,'.'
]

文字預處理

本文章內容主要學習文字預處理的基本步驟及實現。1 讀入文字 2 分詞 3 建立詞典，將每乙個詞對映到乙個唯一的索引 4 將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型 此處用一部英文 即h.g.well的time machine，作為示例，展示文字預處理的具體過程。def read time mac...

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