描述清理文本数据的两种常用方法
文本数据往往需要清理和预处理,然后才能分析或输入到机器学习模型中.清理文本数据的两种常用的方法是: 1.删除点字和特殊字符:点字和特殊字符如',',',','!', '?'和'@'可以干扰文本分析,并且通常会被删除.这可以使用各种方法,例如Python中的正则表达式或翻译函数. 2.降低字母:文本数据通常被转换为小写字母来标准化它,使其更容易处理. 这样做是为了使算法不把同一单词的大写和非大写版本当作不同的,例如'Apple'和'appleatiz'将被视为同一个字母后的单词.这些方法只是两个开始,并且根据分析的要求,可能需要其他步骤,如清理,移除,标记,或停止.