文字輸入的資料預處理是自然語言處理（NLP）模型構建的重要環節，確保原始文字資料能夠被模型理解並有效利用。以下是詳細的文字輸入資料預處理步驟：
1. 文字清洗（Text Cleaning）
- 去除特殊字元: 刪除不必要的標點符號、表情符號等特殊字元，保持文字簡潔。
- 轉為小寫: 通常將文字轉換為小寫，以減少大小寫差異帶來的冗餘資訊。
- 去除停用詞（Stopwords）: 移除諸如“the”、“is”等不攜帶重要語義的高頻詞語，但具體操作依賴於任務需求。
- 詞形還原（Lemmatization）或詞幹提取（Stemming）: 將詞語還原到詞根形式，以減少詞語的多樣性。例如，將“running”還原為“run”。
2. 分詞（Tokenization）
- 基本分詞: 將句子拆分為單詞、子詞或字元。對於英語等語言，常見的分詞方法是按空格或標點符號拆分。
- 子詞分詞: 使用子詞分詞演算法（如BPE、WordPiece）將詞分解為更小的子詞或字元組合，解決未登入詞（OOV）問題，並且可以處理不同語言和詞形變化。
- 字元分詞: 有些模型直接將文字分為字元序列，尤其在處理非常規文字或少量訓練資料時有效。
3. 詞彙表構建（Vocabulary Building）
- 詞彙表生成: 根據訓練語料庫，構建一個詞彙表（Vocabulary），包含所有訓練資料中的獨特詞語或子詞。詞彙表的大小通常是有限的，低頻詞彙可以被處理為特殊的未登入詞標記（
）。 - 索引對映: 每個詞語或子詞被對映到詞彙表中的一個唯一整數索引。該索引用於後續嵌入操作。
4. 序列填充與截斷（Padding and Truncation）
- 填充: 文字序列通常長短不一，需要填充到統一長度。填充操作通常在序列的末尾新增特殊的填充標記（
）。 - 截斷: 對於超過設定長度的序列，進行截斷以適應模型的輸入要求。截斷通常保留序列開頭的部分，因為這些部分往往包含重要資訊。
5. 詞嵌入（Word Embedding）
- 靜態嵌入: 使用預訓練詞向量（如Word2Vec、GloVe），每個詞對映到一個固定長度的向量。這種方法簡單高效，但無法處理詞義多樣性。
- 動態嵌入: 使用上下文感知的嵌入方法（如BERT、GPT），在特定上下文中為詞生成獨特的嵌入向量，能夠處理詞義多樣性。
- 嵌入矩陣: 詞彙表中的每個詞語對映到一個密集向量，形成一個嵌入矩陣。輸入序列的每個索引都會查詢該矩陣，生成對應的嵌入向量。
6. 序列標註與特殊標記（Sequence Labeling and Special Tokens）
- 特殊標記: 通常新增一些特殊標記以幫助模型理解文字結構。例如，在BERT模型中，句子起始和結束位置會加上 [CLS] 和 [SEP] 標記。
- 序列標註: 對於某些任務，如命名實體識別（NER），需要對每個詞進行標註。這些標註通常在預處理階段與文字一起被處理。
7. 資料增強（Data Augmentation）
- 資料增強技術: 可以透過同義詞替換、隨機插入、隨機交換或刪除詞語等方法，生成多樣的訓練資料，提升模型的泛化能力。
8. 編碼與批處理（Encoding and Batching）
- 編碼: 將預處理後的文字資料編碼為模型可理解的數值格式（如整數序列）。
- 批處理: 將編碼後的資料按批次大小分成多個批次，準備輸入模型進行訓練或推理。
總結
文字資料預處理是一個關鍵步驟，旨在將原始文字轉換為模型可以處理的格式。透過清洗、分詞、詞彙表構建、序列填充、詞嵌入、新增特殊標記和資料增強等步驟，文字資料能夠更好地被模型理解和處理，從而提高模型的訓練效果和預測準確性。