环卫公厕建设门户网站访谈,网站建设需要怎么维护,小程序网站app定制开发,php做小公司网站用什么框架文章目录 前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB 实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例#xff1a;IMDB 影评预处理 前言
以下是 MATLAB 自然语言处理 (NLP) 工具箱的文本预处理教程#xff0c;涵盖核心步骤、代码实现及最佳实践… 文章目录 前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB 实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例IMDB 影评预处理 前言
以下是 MATLAB 自然语言处理 (NLP) 工具箱的文本预处理教程涵盖核心步骤、代码实现及最佳实践。 一、文本预处理核心步骤
文本清理去除 HTML 标签、特殊字符、数字等 分词将文本拆分为单词或子词 大小写统一通常转换为小写 停用词过滤移除无实际意义的高频词 词干提取 / 词形还原将词还原为基本形式 拼写检查与校正 向量化将文本转换为数值表示
二、MATLAB 实现示例
文本数据导入与基本清理
% 导入文本数据
documents importdata(text_data.txt);% 创建文本表格
tbl table(documents, VariableNames, {Text});% 清理HTML标签
tbl.Text replace(tbl.Text, [^], );% 移除URL
tbl.Text replace(tbl.Text, http\S, );% 移除特殊字符和数字
tbl.Text replace(tbl.Text, [^a-zA-Z], );% 统一大小写
tbl.Text lower(tbl.Text);分词与停用词过滤
% 分词
tokenizedData tokenizedDocument(tbl.Text);% 移除停用词
stopWords stopwords(english);
cleanTokens removeWords(tokenizedData, stopWords);% 移除短词长度3
cleanTokens removeShortWords(cleanTokens, 3);词干提取与词形还原
% 词干提取Porter算法
stemmedTokens stemWords(cleanTokens);% 词形还原更精确但计算开销大
lemmatizer trainDocumentlemmatizer(cleanTokens);
lemmatizedTokens lemmatize(lemmatizer, cleanTokens);拼写检查与校正
% 创建拼写检查器
speller spellChecker(text, cleanTokens);% 校正拼写错误
correctedTokens correctWords(speller, cleanTokens);向量化表示
% 词袋模型(BOW)
bag bagOfWords(correctedTokens);% TF-IDF特征
tfidf tfidf(bag);% 词嵌入表示
embedding wordEmbedding(correctedTokens, NumDimensions, 100);
docVectors transform(embedding, correctedTokens);三、高级预处理技术
词性标注 (Part-of-Speech Tagging)
% 训练词性标注器
posTagger trainPOSTagger(correctedTokens);% 对文本进行词性标注
taggedTokens posTag(posTagger, correctedTokens);% 仅保留名词和动词
nounsAndVerbs selectByPOS(taggedTokens, {NN, NNS, VB, VBD, VBG});命名实体识别 (NER)
% 加载预训练NER模型
nerNet nerNetwork(english);% 识别命名实体
entities recognizeNamedEntities(nerNet, tbl.Text);% 提取人名和组织名
persons entities(contains(entities.Type, PERSON), :);
organizations entities(contains(entities.Type, ORG), :);情感分析预处理
% 保留情感相关标点符号
tbl.Text replace(tbl.Text, [^a-zA-Z!?.], );% 扩展缩写词
tbl.Text replace(tbl.Text, cant, can not);
tbl.Text replace(tbl.Text, wont, will not);
% 更多缩写词替换...四、预处理流程整合
function processedData preprocessText(rawText)% 文本清理cleanedText replace(rawText, [^], );cleanedText replace(cleanedText, http\S, );cleanedText replace(cleanedText, [^a-zA-Z], );cleanedText lower(cleanedText);% 分词tokens tokenizedDocument(cleanedText);% 停用词过滤stopWords stopwords(english);tokens removeWords(tokens, stopWords);% 词干提取tokens stemWords(tokens);% 拼写校正speller spellChecker(text, tokens);tokens correctWords(speller, tokens);processedData tokens;
end% 应用预处理到整个数据集
tbl.ProcessedText preprocessText(tbl.Text);五、性能优化与注意事项
大规模数据处理
% 使用内存映射文件处理超大数据
tds tabularTextDatastore(large_data.csv, TreatAsMissing, nan);
while hasdata(tds)tbl read(tds);processedTbl preprocessText(tbl);% 保存或进一步处理
end并行计算加速
matlab
% 使用并行池加速预处理
parpool;
processedData zeros(size(tbl, 1), 1);parfor i 1:size(tbl, 1)processedData(i) preprocessText(tbl.Text(i));
end常见问题处理
中文 / 非英文文本使用tokenizedDocument时指定语言如Language, chinese
领域特定停用词扩展默认停用词列表添加领域无关词汇
内存不足分批处理数据使用datastore对象六、实战案例IMDB 影评预处理
% 加载IMDB影评数据集
tbl readtable(imdb_reviews.csv);% 预处理文本
tbl.ProcessedText preprocessText(tbl.Review);% 创建词袋模型
bag bagOfWords(tbl.ProcessedText);% 移除低频词出现次数少于5
bag removeInfrequentWords(bag, 5);% 创建训练集和测试集
cv cvpartition(height(tbl), HoldOut, 0.2);
idxTrain training(cv);
idxTest test(cv);% 训练分类器
classifier trainDocumentClassifier(bag(idxTrain), tbl.Sentiment(idxTrain), ...Classifier, svm, ...TextRepresentation, tfidf);% 评估性能
YPred classify(classifier, bag(idxTest));
accuracy mean(YPred tbl.Sentiment(idxTest));
fprintf(情感分析准确率: %.2f%%\n, accuracy*100);
