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0 NLP: 数据获取与EDA

0数据准备与分析

二分类任务,正负样本共计6W;

数据集下载

https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/raw/master/datasets/online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.zip

样本的分布

    正负样本中评论字段的长度 ,超过500的都很少,可以直接截断;

  1. 处理的时候长文本截断;
  2. 可以前面取一点,中间取,尾巴取;

 下载停用词:备用

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

# 下载停用词资源
nltk.download('stopwords')
# 获取中文停用词列表
stopwords_cn_list = stopwords.words('chinese')

中文词向量准备:

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors.git

在初始化阶段预先使用已经训练好的词表进行对应;

文件说明
vocab.pkl词映射列表:格式如
{' ': 0,'0': 1,'1': 2,'2': 3,':': 4,'大': 5,'国': 6,'图': 7,'(': 8,}
embedding_SougouNews.npz预训练词向量文件 ,与vocab.pkl中文对应关系。

ref:

中文文本分类 pytorch实现 - 知乎

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