9、自然语言数据：寻找、准备与预处理

自然语言数据：寻找、准备与预处理

1. 数据来源

在自然语言处理（NLP）中，数据来源多种多样，不同场景下适用不同的数据。
- 应用特定数据
- 聊天记录 ：网站的聊天窗口中客户输入的问题可作为训练数据，与呼叫中心对话记录类似。不过，呼叫中心数据基于语音，而聊天记录是打字输入，通常打字输入更短且可能有拼写错误，但注释、设计和训练过程相似。
- 数据库 ：企业数据的良好来源，其中的自由文本字段包含丰富信息，如事件报告的叙述摘要。NLP 技术可对这些内容进行分类和分析，为数据库主题提供更多见解。
- 留言板和客户评论 ：包含客户的非格式化输入，可用于了解产品故障和客户态度。虽然人工分析耗时且昂贵，但这些信息丰富，可用于构建有用的 NLP 应用。
- 研究项目数据 ：若目标是为 NLP 科学做贡献或比较算法，应使用其他研究人员可自由获取的数据。理想情况下，数据应已公开，若未公开，需向 NLP 研究社区提供，以便他人复制研究。

2. 数据收集方法

当现有资源无法满足需求时，可采用以下方法收集数据：
- API ：部分社交媒体服务提供 API 接口，如 Twitter 的 API（https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api），开发者可借此访问服务获取数据。
- 众包数据 ：可通过 Amazon 的 M