数据预处理:去标点符号

python :中英文文本预处理(包含去标点分词词干提取) python :中英文文本预处理(包含去标点/分词/词干提取)        在做文本分析之前,一般我们都需要进行文本的预处理。这一步其实和做数据时的数据清洗非常的相像。在对文本进行清洗的时候,我们需要分成中文和英文两种语言来进行,因为语言的不同,我们需要进行的操作也不同: 英文:大小写的处理,标点符号的处理,文本的分词,去除停用词,以及词干的提取(cle... 阅读详情

我们在进行nlp任务时都需要进行数据清洗,我们可以简单的选择string.punctuaion直接去除符号,但是有时候会,文本中不仅仅只有英文符号,因此一般的做法时自定义要去除的符号。方法如下:

#定义符号
punctuation = r"""!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~“”?,!《》【】()、。:;’‘……¥·"""
#转换字典
dicts={i:'' for i in punctuation}
#maketrans是按照转换字典制作转换表
punc_table=str.maketrans(dicts)
new_train_sent=[]
for sent in train_sent:
    sent.replace('<br />','')
    #translate 转换
    new_train_sent.append(sent.translate(punc_table))
    

数据准备——数据预处理 当收集了丰富的文本数据之后,为了确保数据的质量和效用,还需要对数据进行预处理,从而消除低质量、冗余、无关甚可能有害的数据。一般来说,需要构建并使用系统化的数据处理框架(如开源库 Data-Juicer),从而保证预训练数据的质量。在这一节,我们将介绍一系列常用的数据预处理流程与方法。为了对于预处理过程有一个全面的了解,读者可以参考典型的大语言模型预训练数据的预处理流程(如下图)。下面将对于其中的重要步骤进行具体介绍。 阅读详情

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