自然语言处理(NLP)神经网络的数据预处理步骤

1. 文本清理(Text Cleaning)

目的:去除文本中的噪音和无关内容,确保输入数据的质量和一致性。

方法

  • 去除标点符号:删除文本中的标点符号(视任务需求,某些标点符号可能保留)。
  • 转换大小写:将所有文本转换为小写,减少同一个词的不同形式(如“Cat”和“cat”)带来的影响。
  • 去除停用词:删除常见的停用词(如“the”、“is”、“and”),这些词对语义贡献较小。
  • 删除空白和特殊字符:去除多余的空格、换行符和特殊字符。

2. 标记化(Tokenization)

目的:将文本划分为单词或子词单位(tokens),这些单位是模型的基本输入。

方法

  • 单词级标记化:将文本分割成单词,如“Natural language processing”变成[“Natural”, “language”, “processing”]。
  • 子词标记化:使用BPE(Byte Pair Encoding)或WordPiece等算法,将单词进一步分解成更小的单元,处理未见过的单词更灵活。

3. 词汇表构建(Vocabulary Building)

目的:创建一个词汇表,将所有标记化后的单位映射到唯一的索引。

方法

  • 词汇表大小:设定一个固定的词汇表大小,如10,000个词,词频较低的词汇可以统一映射为特殊标记(如<UNK>)。
  • 包含特殊标记:词汇表中通常包含特殊标记,如<PAD>(填充)、<SOS>(序列开始)、<EOS>(序列结束)。

4. 词嵌入(Word Embedding)

目的:将离散的词汇转换为连续的向量表示,捕捉词汇间的语义关系。

方法

  • 预训练词嵌入:使用预训练的词嵌入模型,如Word2Vec、GloVe、FastText等,将词汇映射到高维向量。
  • 自训练词嵌入:在模型训练过程中,同时学习词汇的向量表示。

5. 序列填充和截断(Padding and Truncation)

目的:确保所有输入序列长度一致,便于批量处理。

方法

  • 填充:对较短的序列在末尾添加<PAD>标记,扩展到固定长度。
  • 截断:对超过固定长度的序列进行截断,只保留前面的部分。

6. 生成注意力掩码(Attention Masking)

目的:在处理可变长度输入时,忽略填充部分,确保模型只关注有效部分。

方法:创建一个与输入序列长度相同的掩码,填充部分为0,有效部分为1,指导模型计算注意力权重时忽略填充部分。

7. 词干提取和词形还原(Stemming and Lemmatization)

目的:将单词还原到其基本形式,减少词形变化的影响。

方法

  • 词干提取:通过简单规则去掉单词的词尾,使其变成词干形式,如“running”变成“run”。
  • 词形还原:使用词典和语言学规则,将单词还原到其基本形式,如“better”还原为“good”。

8. 字符级预处理(Character-level Processing)

目的:在处理细粒度任务(如拼写纠错、生成任务)时,直接处理字符级别的信息。

方法:将文本分割成单个字符,构建字符级词汇表,并生成字符序列。

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