16、机器学习中数据处理的挑战与治理框架

机器学习中数据处理的挑战与治理框架

在机器学习领域，数据治理框架对于构建强大、可靠且值得信赖的模型至关重要。这些模型能够在遵循数据质量、合规性和道德责任的最高标准的同时，提供准确且可行的见解。本文将深入探讨文本数据处理和时间序列数据处理的相关内容。

1. 文本数据处理

文本数据与结构化的数值数据不同，它本质上是杂乱且多样的。其来源广泛，包括社交媒体、客户评论、电子邮件、法律文件和学术论文等，每种来源都有其独特的格式、语言风格和细微差别。这种多样性使得应用统一的处理技术变得具有挑战性。

1.1 文本标准化

标准化是将文本转换为一致格式的过程，通常包括将所有单词小写、去除标点符号和处理缩写。例如，将 “I’ve” 转换为 “I have” 或 “don’t” 转换为 “do not”，这确保了数据集中的一致性，对于准确的机器学习模型训练至关重要。标准化还有助于降低数据的维度，尤其在处理大型文本语料库时非常重要。

1.2 文本归一化

归一化是将单词还原为其基本或词根形式的过程，包括词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization）。词干提取通过去除前缀和后缀将单词还原为词根形式，有时可能会导致单词在语言学上不准确，但在某些应用中仍然有用。例如，“running”、“runner” 和 “ran” 可能都被还原为 “run”。词形还原则考虑单词的形态分析，返回有效的单词形式，如将 “running” 转换为 “run” 或将 “better” 转换为 “good”。选择词干提取还是词形还原取决于具体的机器学习应用以及对语言准确性和处理速度的需求。从数据治理的角度来看，记录并说明归一化技术的选择是至关重要