NLP文本前期处理的方法有哪些

NLP文本前期处理的方法有哪些？

NLP的中文意思是自然语言处理，目的是希望计算机能够理解人类语言，并为人类提供智能服务。NLP是一个相关技术的集合，有很多不同的技术所组成，所以NLP文本前期处理的方法有多种类型。

这里我列举绝大多数情况下NLP任务文本前期的处理方法，同时由于中文语言环境和英文非常不同，所以以中文NLP为例进行说明。

文本编码处理，由于中文的编码有多种类型，比如：UTF-8，gb2312等等，需要统一文本的编码，避免各种异常错误。

文本中文分词，虽然文本是由“字”来构成的，但“单字”是没有语义信息的，中文语法是由“词”构成的基础单位，需要将文本进行分词，才能够进行后续的处理，比如：关键词挖掘、文本相似度和词向量。

分词可以用N-Gram切分，也可以根据词典切分（jieba：Python中文分词包），需要根据实际的需求进行选择。

文本也需要对句子进行切分，这比较简单，主要依靠标点符号就可以完成切分。

中文分词是NLP的基础，也是NLP的核心，很多NLP任务都依赖中文分词的结果，也就是NLP文本前期处理的主要方法。

本人有10年的互联网工作经验，对NLP有过深入的研究，写过一本掘金小册《深入理解NLP的中文分词：从原理到实践》。如果感兴趣的朋友，可以访问头条文章

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