自然语言处理之话题建模：Neural Topic Models：主题模型在推荐系统中的应用

自然语言处理之话题建模：Neural Topic Models：主题模型在推荐系统中的应用

自然语言处理基础

文本预处理

文本预处理是自然语言处理（NLP）中一个至关重要的步骤，它为后续的分析和建模提供干净、结构化的数据。预处理通常包括以下步骤：

• 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语的序列。
• 去除停用词（Stop Words Removal）：从文本中移除常见的、不携带语义信息的词汇，如“的”、“是”、“在”等。
• 词干提取（Stemming）：将词汇还原为其词根形式，减少词汇的多样性。
• 词形还原（Lemmatization）：与词干提取类似，但更准确地还原词汇到其基本形式。