自然语言处理中语料预处理的方法

1、根据句式造模板生成语料。
2、里面的词语可以根据词向量计算的相似词进行替换生成新的语料。
3、可以通过语料先训练一个模型，然后再跑新的数据，然后对新的数据进行审核，进行标记。
4、新加一个类别的时候可以使用句向量计算新的类别是否跟前面的类别冲突。

5、统计各个类别语料中字和词的卡方检验找到对类别影响大的词语，可以针对性的造语料进行平衡。
6、对每一个batch进行语料平衡训练（一个batch里面语料有多个类别）。

1、根据句式造模板生成语料。
2、里面的词语可以根据词向量计算的相似词进行替换生成新的语料。
3、可以通过语料先训练一个模型，然后再跑新的数据，然后对新的数据进行审核，进行标记。
4、新加一个类别的时候可以使用句向量计算新的类别是否跟前面的类别冲突。

5、统计各个类别语料中字和词的卡方检验找到对类别影响大的词语，可以针对性的造语料进行平衡。
6、对每一个batch进行语料平衡训练（一个batch里面语料有多个类别）。

语料库清理

清洗语料库就是保留语料库中有用的数据，删除噪音数据。常见的清洗方法有:手动去重、对齐、删除、贴标签等。

以下面的文字为例。这个文本不仅包含汉字，还包含数字、英文字符、标点符号等非常规字符，这些都是无意义的信息，需要清理。

像上面这种情况，清理方法主要是通过正则表达式。可以写一个简短的Python脚本来求解，代码如下:

清洁后的结果:

除了以上需要清理的形式，噪声数据还包括文本重复、错误、遗漏、异常等。清理的方法有手工处理，或者通过开发小工具，写个小程序，都可以清理数据。

分词

清理完数据，就可以进行下一步了:文本分割。文本分割，即将文本分割成单词。常用的分词方法有基于规则和基于统计的分词方法，统计样本内容来自一些标准语料库。

比如这句话:“小明住在朝阳区”，我们期望语料库统计后的分词结果是“小明住在朝阳区”，而不是“小明住在朝阳区”。那么你是如何做到这一点的呢？

从统计学的角度来说，可以用条件概率分布来解决。对于一个新句子，通过计算各种分词方法的联合分布概率，找到最大概率对应的分词方法，就是最好的分词。

到目前为止，研究人员已经开发了许多实用的分词工具，使用起来非常简单。如果对分词没有特殊要求，可以直接使用这些分词工具。

各种分词工具的列表。

词性标注

词性标注是指在切分结果中标注每个词的正确词性，即确定每个词是名词、动词、形容词还是其他词性的过程。

词性标注有很多重要的功能。

第一，消歧。有些词在不同的上下文或用法中有不同的意思。比如“这只狗的名字叫开心”和“我今天很开心”这两句话里，“开心”就有不同的意思。我们可以通过词性标注来区分它们。

第二，强化以词为基础的特征。以上面这句话为例。如果不进行词性标注，会将两个“开心”字视为词频为2的同义词，导致后续分析出错。

此外，词性标注具有标准化、词形还原和有效去除停用词的功能。

常用的词性标注方法包括基于规则和统计的算法，如最大熵词性标注和HMM词性标注。

接下来，我们来看一个词性标注的例子。你也可以自己试试:http://ictclas.nlpir.org/nlpir/

去阻止文字。

我们在接受新闻的时候，会过滤掉无效的信息，筛选出有用的信息。对于自然语言来说，去停词是一种明智的操作。

一篇课文，无论是中文还是英文，都有连词、虚词、语气词等无意义词，如“的”、“把”、“但是”等。这些词没有特定的含义，只是用来连接句子和增强语气。这些词对文本分析也没有帮助，所以我们需要对切分后的数据做停用词处理。

但是我们应该仔细决定删除哪种停用词。

下图列出了一些常用的非索引字表。您可以根据需要选择要删除的停用字词。

词频统计

词频统计是统计分词后的文本的词频。目的是找出对文本影响最大的词，是文本挖掘的重要手段。统计这些词的出现频率，可以帮助我们理解文章所强调的内容，进而方便后续的模型构建。

例如，我们可以统计四大古典小说之一的《红楼梦》中的前28个词，结果如下:

从上图可以看出，《红楼梦》中哪个人物的篇幅最多，曹雪芹更关注哪个人物。即使我们不是红学专家，也能从统计的词频中分析出一些关键信息。

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