4、语料库与数据集的实践理解

语料库与数据集的实践理解

1. 理解语料库分析

语料库分析可定义为一种在真实交流情境下对语言概念进行深入研究的方法。这里所说的是数字化存储的语言语料库，可通过计算机进行访问、检索和分析。

对于语音数据的语料库分析，需要对每个数据实例进行语音理解分析。除了语音分析，还需要进行对话分析，这能让我们了解特定语言在日常生活中的社交互动情况。例如，在日常英语对话分析中，可能会发现 “What’s up, dude?” 比 “How are you, sir (or madam)?” 更常用。

对于文本数据的语料库分析，包括对数据集进行统计探测、操作和归纳。通常会分析语料库中不同单词的数量以及某些单词的出现频率。如果语料库中存在噪声，会尝试去除。在几乎所有自然语言处理（NLP）应用中，都需要进行一些基本的语料库分析，以便更好地理解语料库。

NLTK 提供了一些内置语料库，在进行实践之前，了解 NLTK 中语料库的类型非常重要。NLTK 有四种类型的语料库：
- 孤立语料库 ：是文本或自然语言的集合，例如 gutenberg、webtext 等。
- 分类语料库 ：是按不同类别分组的文本集合，如 brown 语料库，包含新闻、爱好、幽默等不同类别的数据。
- 重叠语料库 ：是已分类但类别相互重叠的文本集合，例如 reuters 语料库，其定义的类别相互重叠。比如将不同类型的椰子归为一类，会有椰子油的子类别，同时还有棉籽油，各类别数据相互重叠。
- 时间语料库 ：是一段时间内自然语言使用