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自然语言处理基础：文本预处理与特征工程 自然语言处理基础：文本预处理与特征工程 自然语言处理（NLP）旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。然而，原始的文本数据通常包含大量噪声、冗余信息以及不规范的表达，无法直接用于机器学习模型。因此，在将文本输入模型之前，必须经过一系列清洗、转换和表示的过程，这便是文本预处理与特征工程的核心任务。 引言：为何需要预处理与特征工程？ 人类语言极其复杂，同一个意思可以用多种方式表达，也包含许多非语言核心成分（如标点符号、大小写、停用词等）。机器学习模型通常需要结构化、数值化的输入。原始文本数据是高度非结构化的，直接处理会导致： 高维度稀疏性： 词汇量巨大，但单个文本中出现的词汇非常有限。 噪声干扰： 标点、大小写、特殊符号、HTML标签等会引入不必要的复杂性。 语义鸿沟： 计算机不理解词语的含义，需要将文本转化为数值表示。 同义词/变形词问题： "跑"、"跑步"、"正在跑" 可能表达类似概念，但被视为不同的词。 文本预处理旨在清洗和规范化文本，减少噪声和变异性；特征工程则旨在将清洗后的文本转化为模型可理解的数值或向量表示，捕捉文本的关键信息。这两者是紧密相连、不可或缺的步骤。
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