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文件名称:数据预处理:文本数据预处理:分词与向量化.docx
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总页数:18 页
更新时间:2025-09-28
总字数:约1.41万字
文档摘要
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数据预处理:文本数据预处理:分词与向量化
1文本数据预处理概述
1.1文本数据的重要性
在大数据时代,文本数据占据了信息的大部分。无论是社交媒体的帖子、新闻文章、产品评论、还是学术论文,文本数据都是理解和分析人类行为、情感、趋势和知识的关键。文本数据预处理是自然语言处理(NLP)和文本挖掘任务中的第一步,它能够将原始文本转换为机器学习算法可以理解的格式,从而提高模型的准确性和效率。
1.2预处理的基本步骤
文本数据预处理通常包括以下基本步骤:
文本清洗:去除文本中的噪声,如HTML标签、特殊字符、数字、停用词等。
分词:将文本分割成单词或短语,这是