政安晨：【深度学习处理实践】（七）—— 文本数据预处理

咱们接着这个系列的上一篇文章继续：

政安晨：【深度学习处理实践】（六）—— RNN的高级用法https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136660644

在深度学习中，文本数据预处理是指将原始文本数据转换为可供模型训练使用的向量表示。

首先，需要对文本进行分词，将一个句子或段落分解为词汇单元。中文分词相对于英文分词更具挑战性，因为中文中没有像空格这样明显的分隔符。常用的中文分词工具包括jieba、pkuseg等。

然后，需要构建词汇表。词汇表是将所有出现的词汇按照一定的顺序进行编号，同时还可以设置一些特殊标记比如"<UNK>"表示未知词汇。可以使用统计的方法构建词汇表，根据词频进行排序，选取出现频率最高的词汇。

接下来，将分词后的文本映射为词汇表中的编号。每个词汇对应一个唯一的编号，将文本中的每个词汇替换为其对应的编号，形成一个词汇序列。

然后，需要对词汇序列进行统一长度的处理。由于深度学习模型对输入的长度有要求，需要将所有的词汇序列调整为相同的长度，可以通过填充或截断的方法进行处理。

最后，将处理后的词汇序列转换为向量表示。可以通过one-hot编码将每个词汇的编号转换为一个稀疏向量，也可以使用词嵌入（word embedding）将每个词汇映射为一个固定长度的实数向量，词嵌入可以通过预训练的方式得到，也可以随机初始化并在训练过程中进行优化。

以上就是深度学习中对中文文本数据进行预处理的一般步骤，通过这些步骤可以将文本数据转换为模型可以处理的向量表示，进而进行模型的训练和预测。

咱们接下来具体讲解。

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