NLP中的文本分析和特征工程

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语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模前言在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容给文本数据分配类别的问题。文本分类最重要的部分是特征工程:从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。在本文中，我将解释分析文本和提取可用于构建分类模型的特征的不同方法。我将展示一些有用的Python代码，它们可以很容易地应用于其他类似的情况(只是复制、粘贴、运行)，并带注释遍历每一行代码，以便复制这个示例(链接到下面的完整代码)。我将使用“新闻类别数据集”(链接如下)，在该数据集中，你将获得从《赫芬顿邮报》获得的年至年的新闻标题，并要求你按照正确的类别对它们进行分类。kaggle.

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