26、自然语言处理算法：从数据清理到情感分析

自然语言处理算法：从数据清理到情感分析

1. 数据预处理：词干提取与词形还原

在自然语言处理（NLP）中，数据预处理是至关重要的一步。词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）是两种常用的文本归一化技术。

1.1 词干提取

词干提取是一个简单快速的过程，它将单词还原为其词干形式。例如：
- Example 1: {use, used, using, uses} => use
- Example 2: {easily, easier, easiest} => easi

需要注意的是，词干提取有时可能会产生拼写错误的单词，如示例 2 中的 “easi”。

1.2 词形还原

当需要正确拼写时，词形还原是更合适的方法。它考虑上下文，将单词还原为其基本形式（lemma），即字典中出现的形式。

1.3 使用 Python 进行数据清理

以下是使用 Python 进行文本清理的代码示例：

import string
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

# 下载 NLTK 资源
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

def clean_text(text):
    """
    Cleans input text by convert