12、自然语言数据集的准备

自然语言数据集的准备

在自然语言处理（NLP）中，数据准备是至关重要的一环。与计算机视觉（CV）算法不同，NLP 算法对文本数据的处理要求更为复杂，需要进行大量的处理、转换并保存为合适的格式。本文将详细介绍如何为不同的 NLP 算法准备数据集。

1. 为 BlazingText 分类任务准备数据

BlazingText 期望的输入数据格式与 FastText 相同，具体要求如下：
- 纯文本文件，每行一个样本。
- 每行包含两个字段：
- 标签，格式为 __label__LABELNAME__ 。
- 文本本身，由空格分隔的标记（单词和标点符号）组成。

下面以准备客户评论数据集进行情感分析（积极、中性或消极）为例，详细说明操作步骤：
1. 下载相机评论数据 ：

%%sh
aws s3 cp s3://amazon-reviews-pds/tsv/amazon_reviews_us_Camera_v1_00.tsv.gz /tmp

2. 使用 pandas 加载数据 ：忽略任何导致错误的行，并删除包含缺失值的行。

import pandas as pd

data = pd.read_csv(
    '/tmp/amazon_reviews_us_Camera_v1_00.tsv.gz'