在自然语言处理中描述代码化,源和化术语.
标记,源和化都是自然语言处理 (NLP) 中用于清理和准备文本数据进行建模或分析的基本预处理技术. 标记是将文本分解为单个单词或标记的过程.这是文本预处理的初步步,并使算法能够分析和从文本数据中取出含义.在标记中,算法将句子分成其组成部分,分离点和空白,以产生标记或单词列表.这些标记作为各种NM任务的输入功能,如信息检索,文本分类和情感分析. 标记是将单词缩小到根基或格式化.这是基于规则的方法,以减少字母后和字母后,以减少从文本数据中取出的含义. 标记,算法将句子分成其组成部分,分离点和空白,以产生标记或单词列表. 这些标记作为输入功能,例如信息检索,文本分类和情感分析. 标记是将单词缩小到根基或格式化的过程. 它是基于规则的方法,以减少字母后和字母后的含义,并使算法能够减少其含义. 标记分析算法也可能是一种比"化"更为简单的方法,比"化"的方法,它可以更为简单地减少"语言中取出于"语言的字母和"的根基词. 标记"也可能是"化"的方法,但它可能是"化"的"语言"的"语言,它可能会使"变得更为"更简单的数据,并使"更为"更"简单的语言的语言".