2. 数据准备与预处理

文档摘要

数据准备与预处理数据准备与预处理在文本分类与情感分析任务中，原始文本数据往往是嘈杂、非结构化的，不能直接用于机器学习模型的训练。数据准备与预处理是整个流程中至关重要的一步，其质量直接影响后续模型的效果。本章将详细介绍数据准备与预处理的关键环节，包括数据收集与标注、文本清洗与规范化，以及分词、词干提取与词形还原。 2.1 数据收集与标注高质量的数据是构建有效文本分类和情感分析模型的基础。这一阶段主要包括获取原始文本数据并为其赋予标签。 2.1.1 数据收集数据收集是获取原始文本数据的过程。数据的来源多种多样，常见的包括：公开数据集：例如IMDb评论数据集用于情感分析，新闻文章数据集用于主题分类。这些数据集通常已经过一定程度的预处理和标注，是入门和研究的良好起点。