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
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
