NLP 中的文本清理是什么？

文本清理，也称为文本预处理或文本数据清理，正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式，以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序，从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息，使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。

文本清理的主要目标是什么？

数据质量改进：文本数据通常包含错误、不一致和不相关的内容。清理有助于确保数据准确、可靠和一致。
降噪：文本数据中的噪声可能包括特殊字符、HTML 标签、标点符号和其他对分析或建模目标无益的元素。清洁可以消除或减少这种噪音。
标准化：文本清理通常包括标准化文本，例如将所有文本转换为小写，以确保一致性并防止与案例相关的问题影响分析或建模。
标记化：标记化是文本清理的关键部分。它涉及将文本分解为单独的单词或标记，从而使分析或处理文本数据变得更加容易。
停用词删除：停用词是诸如“the”、“and”或“in”之类的常见单词，在文本清理过程中经常被删除，因为它们对许多任务来说没有重要意义。
词干提取和词形还原：这些技术将单词简化为其词根形式，有助于对相似的单词进行分组。词干提取和词形还原对于文本分析任务特别有用，其中单词变体应被视为同一个单词。
处理缺失数据：文本数据可能包含缺失值或不完整的句子。文本清理可能涉及填充缺失数据或解决不完整文本的策略。
重复数据删除：删除重复或接近重复的文本条目对于确保数据完整性并防止分析或建模中的偏差至关重要。
处理嘈杂的文本：嘈杂的文本数据可能包括拼写错误、缩写或非标准语言用法。文本清理策略有助于减轻此类噪音的影响。

文本清理是任何文本分析或 NLP 项目中的关键步骤。清洗后的文本数据的质量直接影响后续分析或建模任务的准确性和有效性。因此，理解和应用适当的文本清理技术对于从文本数据中获取有意义的见解至关重要。

20 个基本的文本清理技术

1. 删除 HTML 标签和特殊字符

HTML 标签和特殊字符在基于 Web 的文本数据中很常见。删除这些元素对于确保文本的可读性和可分析性至关重要。正则表达式可用于识别和消除 HTML 标签，而标点符号、符号或表情符号等特殊字符可被删除或替换为空格。

2. 标记化

标记化是将文本分割成单个单词或标记的过程。这是大多数文本分析任务的基本步骤。标记化将文本分解为其组成部分，并促进单词的计数和分析。

3. 小写

将所有文本转换为小写是一种常见做法，以确保一致性并避免将不同大小写的单词视为不同的实体。此步骤有助于标准化文本数据。