11、自然语言数据预处理与可视化探索

自然语言数据预处理与可视化探索

在自然语言处理（NLP）领域，数据的预处理和可视化探索是至关重要的步骤。它们能够帮助我们更好地理解数据，为后续的模型训练和分析奠定坚实的基础。

1. 数据预处理

1.1 数据不平衡问题

在文本分类任务中，数据不平衡是一个常见的问题。在实际的分类数据集中，某些类别可能比其他类别有更多的示例。这种不平衡会给机器学习算法带来问题。解决数据不平衡的两种常见技术是过采样和欠采样。
- 过采样 ：复制较少出现类别的部分样本。
- 欠采样 ：移除较常见类别的部分样本。

这两种方法可以同时使用，即对常见类别进行欠采样，对不常见类别进行过采样。

1.2 文本预处理管道

准备NLP数据通常涉及多个步骤，每个步骤都以前一步的输出为基础，添加新信息或进一步为NLP准备数据。这样的一系列预处理步骤称为管道。例如，一个NLP管道可以包括分词、词形还原和停用词去除。

通过在管道中添加和删除步骤，可以轻松尝试不同的预处理步骤，观察它们是否对结果产生影响。管道可用于准备训练数据和测试数据。对于一些总是需要的预处理步骤（如分词），可以在训练数据上执行一次，然后将结果保存为数据集，这样可以节省时间。

1.3 预处理技术选择

不同的预处理技术有各自的优缺点，以下是一些常见预处理技术的总结：
| 预处理技术 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 拼写校正 | 可能提高数据质量 | 技术不完善，可能引入错误，对于研究较少