非结构化文本数据清洗和预处理

嗨，从没放弃的小努力你好：

这方面有许多可选的工具

Regex：这是一种强大的文本处理工具，可以用来从非结构化文本中提取结构化数据。通过定义正则表达式模式，可以匹配文本中的特定模式并提取相关信息

数据处理库如pandas，提供了执行数据清洗、归一化和转换等操作的函数，可以将非结构化数据转换为结构化格式

自然语言处理（NLP）库：例如NLTK、spaCy、Stanford NLP等，这些库提供了分词、词性标注、句法分析等功能，有助于理解文本结构并将其转换为结构化数据

深度学习算法：如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），这些算法可以处理序列数据，如文本和时间序列，从而提取结构化信息

预训练模型：如BERT、GPT、RoBERTa等，这些模型在大量文本数据上进行了预训练，可以用于各种NLP任务，包括文本分类、命名实体识别等，从而将非结构化文本转换为结构化数据

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努力的时光都是限量版，加油！