什么是预处理语言模型？什么是预处理语言模型？
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CSDN专家-黄老师 2021-09-22 12:23关注预处理语言模型是文本处理，其目的是，从原始html形式的文本中提取有效数据，并处理成构造语言模型(Language Model)所需要的格式。
步骤如下：
预处理。[包括全半角字符转化，去掉注释、CSS样式、标签（单/多行）、&转义字符、url、大段英文数字、单个非中文词、空格等等]
分词。[可自己开发分词工具，或采用第三方工具，如结巴分词]
纯数字转成中文读音
将中文表示的数字进行拆分，如：一百二十三元 –> 一百 二十 三 元
去掉无用字符，保留中英文字符及部分标点，并按标点分句[可根据需要去掉所有标点]本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报
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- 2022-10-11 10:46回答 2 已采纳 [[dataset.columns[1], dataset.columns[2]]] 这句吗，只保留这两列，结果没什么影响，占用内存应该会小一点
- 2019-05-22 09:12回答 2 已采纳 # 如果问题得到解决，请点我回答的左上角的采纳 ``` # encoding: utf-8 list = [{'city': 'Canberra', 'zip': '0200-0
- 2018-05-22 07:58回答 2 已采纳 你有缺失的数据是nan吗？如果是的话，可以用x(isnan(x))=0，来用零补齐缺失数据。因为一天有24X3600=86400秒，所以可以用y=reshape(x,86400,[])，不过x的长度必
- 2021-07-14 12:11在当今的大数据时代，信息量的增长速度和规模都达到了...通过高效的数据挖掘预处理技术，我们能够从复杂的数据集合中提取出有价值的信息，帮助解决科学、商业以及社会中的各种问题，从而促进科技水平的整体提升。
- 2022-04-26 15:14回答 1 已采纳 一般要保障采样的周期性，即保障信号段采样时间内轴承转过了一周或以上，再结合采样频率计算出每段信号的长度。截图没有说的太明白，估计随便取的吧！
- 2023-02-09 20:41回答 2 已采纳 在 Python 中，有很多不同的方法可以对文件中的多维数据进行切分，以便将其分为特征数据和目标数据。其中，最常用的方法之一是使用 Numpy 库。下面是使用 Numpy 进行数据切分的代码示例：im
- 2023-03-29 19:09回答 3 已采纳 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取CSV文件
- 2022-05-28 15:45回答 1 已采纳 （3）Type字段，通过pd.get_dummies方法做OneHotEncode处理（4）Total_visits字段，通过sklearn.preprocssing.MinMaxScaler方法做归
- 2022-04-13 06:36回答 3 已采纳 你的是简单清洗处理，如果要分词，用jieba模块可以满足你需求
- 2022-03-12 11:26回答 5 已采纳 使用pandas读取成数据框用replace方法来做，参考代码如下： import pandas as pd df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'v':[332,'1d
- 2024-08-18 10:50dundunmm的博客 数据预处理是数据挖掘中的一个关键步骤，它的主要目的是对原始数据进行清洗、转换和格式化，以确保其质量和一致性，从而为后续的数据挖掘任务（如分类、回归、聚类等）提供可靠的数据基础。
- 2024-09-30 23:08凭栏落花侧的博客 数据预处理：数据挖掘的第一步
- 2024-03-02 20:04在本项目“人工智能-项目实践-数据预处理-‘中国工业大数据创新竞赛’ 数据预处理与分类”中，我们将深入探讨一系列与数据科学和机器学习相关的关键知识点，特别是在实际工业应用背景下。首先，我们关注的是数据...
- 2022-10-29 00:284.1 数据预处理：数据预处理是指将数据从原始形式转换到适合数据挖掘的形式。它包括数据清洁、数据转换和数据变换等步骤。 4.2 决策树：决策树是一种常用的数据挖掘方法，它使用树形结构来表示决策过程。决策树可以...
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