Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
A QuIck Thought on the Joint Statement of the Russian Federation and the People’s Republic of China
《俄罗斯联邦和中华人民共和国关于进入新时代的国际关系和全球可持续发展的联合声明》词云 2022年2月4日，俄罗斯联邦和中华人民共和国发表了《俄罗斯联邦和中华人民共和国关于进入新时代的国际关系和全球可持续发展的联合声明》… 继续阅读 关于俄罗斯联邦和中华人民共和国联合声明的快速思考 →
Including More History in Your Econometrics Teaching
如果您关注此博客（或者如果您查看右侧栏词云中的“计量经济学史”标签），您就会知道我对我们学科的历史有着浓厚的兴趣。从这段历史中可以学到很多东西。除此之外，我们可以深入了解某些方法流行的原因，并可以降低重复早期错误的风险！当我教书时，我喜欢在课堂上注入一些历史事实/轶事/趣闻。我认为这让主题变得生动起来。毕竟，各种定理、测试和估计量背后的名字都是真实存在的人。有一些关于计量经济学史的优秀书籍，包括 Epstein (1987)、Morgan (1990) 以及 De Marchi 和 Gilbert (1991) 的书籍。 （另请参阅 Stephen Pollock 于 2014 年撰写的短文。
