「文本前處理 (Text Preprocessing)」是指在將原始文本數據用於 NLP 模型或分析之前，對文本進行的一系列清理、標準化和轉換操作。其目的是將原始文本轉換成更適合模型處理和分析的格式，從而提高模型的性能和效果。
你可以將文本前處理想像成廚師在烹飪之前對食材進行清洗、切菜等準備工作。原始文本數據通常包含許多對模型來說無用甚至有害的信息，例如標點符號、特殊字符、大小寫不一致、停用詞等。通過文本前處理，我們可以去除這些噪音，提取出更有意義的語言信息。
文本前處理的主要步驟通常包括：- 去除雜訊 (Noise Removal):
- 去除 HTML/XML 標籤： 如果文本來自網頁等來源，可能包含 HTML 或 XML 標籤，這些標籤對於文本的語義分析通常沒有幫助，需要去除。 去除特殊字符和符號： 移除不必要的特殊字符、符號（例如 *, #, & 等）。 去除 URL 和 Email 地址： 根據任務需求，可以選擇去除文本中的網址和電子郵件地址。 去除數字 (Numeric Removal)： 如果數字對分析任務不重要，可以將其移除或轉換為特殊標記。
- 文本清理 (Text Cleaning):
- 標點符號去除 (Punctuation Removal): 移除文本中的標點符號，例如逗號、句號、問號等。但在某些情況下（例如情感分析），標點符號可能也帶有情感信息，需要謹慎處理。 大小寫轉換 (Case Conversion)： 將文本統一轉換為小寫或大寫，以減少詞彙的變異性。通常轉換為小寫是更常見的做法。 停用詞移除 (Stop Word Removal)： 移除在文本中頻繁出現但通常不帶有太多語義信息的詞語，例如英文中的 "the", "a", "is", "are"；中文中的 "的", "了", "是", "在" 等。移除停用詞可以減少數據的維度，並使模型更關注重要的詞語。
- 文本標準化 (Text Normalization):
- 詞幹提取 (Stemming)： 將詞語還原為它們的基本形式（詞幹）。例如，將 "running", "runs", "ran" 都轉換為 "run"。常見的詞幹提取算法包括 Porter stemmer 和 Snowball stemmer。 詞形還原 (Lemmatization)： 將詞語還原為它們的詞根形式（詞元），考慮了詞語的詞性。例如，將 "better" 還原為 "good"。詞形還原通常比詞幹提取更準確，但也更複雜。 拼寫校正 (Spelling Correction): 校正文本中的拼寫錯誤。 同義詞替換 (Synonym Replacement): 在某些情況下，可以將文本中的詞語替換為其同義詞，以增強模型的魯棒性或進行數據增強。
- 文本分割 (Text Segmentation):
- 分詞 (Tokenization): 將文本分割成更小的單元，通常是詞語（對於英文等空格分隔的語言）或字符。對於中文等沒有明顯空格分隔的語言，需要使用專門的分詞工具。 句子分割 (Sentence Segmentation): 將文本分割成句子。
- 其他轉換 (Other Transformations):
- 數字或特殊詞語的處理： 例如，將數字替換為特殊標記 <NUM>，將人名、地名等替換為對應的類別標記。 創建 n-gram 特徵： 將連續的 n 個詞語組合成一個特徵，用於捕捉詞語之間的局部關係。
重要性：
文本前處理是 NLP 流程中至關重要的一步，它可以：
- 提高模型性能： 通過去除噪音和標準化文本，可以使模型更容易學習到文本中的有效模式。
- 減少計算成本： 移除不必要的詞語和字符可以減少數據量，加快模型的訓練和推理速度。
- 提高模型魯棒性： 標準化文本可以使模型對輸入文本的微小變化（例如大小寫、標點符號）更加不敏感。
需要注意的是，並非所有的文本前處理步驟都適用於所有 NLP 任務。具體需要進行哪些步驟，取決於具體的任務類型、數據特性以及所使用的模型。例如，對於詞性標註任務，標點符號和大小寫信息可能是有用的；而對於主題建模任務，停用詞移除通常是很有益的。因此，在進行文本前處理時，需要根據具體情況仔細考慮。
