我的代码从文本中删除了所有标点符号，但我们需要很少的标点符号来进行情感分析吗？
My code removed all punctuation from text but do we need few of them for sentimental analysis?
def remove_punctuation(review):
lst = []
for text in review:
if text not in string.punctuation:
lst.append(text)
return "".join(lst)
df.Review = df.Review.apply(lambda x: remove_punctuation(x))
我正在从事亚马逊产品评论的情感分析。我正在预处理评论的文本并使用上述功能删除标点符号。它已经删除了所有这些，但我的问题是我们是否考虑将其中一些用于情感分析。像 ！。这样的做法对吗
感谢您的帮助和时间。
对此没有明确的答案。大多数 nlp 任务都需要某种形式的文本预处理，以便模型更好地推断文本。但是，在情感分析的情况下，! 等标点符号可能很有价值，因为它表示对文本的强调：
I lost my purse!! 可能比 Well, I lost my purse.
具有更负面的含义
你有两种方法来解决这个问题：
- 您只能排除
,.; 等功能性标点符号，而保留 ! 和 ? 类标点符号。然后看看你的情绪分析模型的表现。
- 在清除所有标点符号之前和之后评估您的模型。您可以编写某种网格搜索功能来控制删除哪些标点符号，哪些不删除并比较性能。
总而言之，在大多数机器学习问题中（我假设您使用经过训练的模型进行情感分析），它归结为特定的数据集和模型，插入点是否会干扰模型的性能。但是，如果您使用某种形式的第三方 API 进行分析，您可以安全地保留标点符号，因为第三方 API 很可能会自行处理清理工作。
希望这给了一些直觉！
def remove_punctuation(review):
lst = []
for text in review:
if text not in string.punctuation:
lst.append(text)
return "".join(lst)
df.Review = df.Review.apply(lambda x: remove_punctuation(x))
我正在从事亚马逊产品评论的情感分析。我正在预处理评论的文本并使用上述功能删除标点符号。它已经删除了所有这些，但我的问题是我们是否考虑将其中一些用于情感分析。像 ！。这样的做法对吗
感谢您的帮助和时间。
对此没有明确的答案。大多数 nlp 任务都需要某种形式的文本预处理，以便模型更好地推断文本。但是，在情感分析的情况下，! 等标点符号可能很有价值，因为它表示对文本的强调：
I lost my purse!! 可能比 Well, I lost my purse.
你有两种方法来解决这个问题：
- 您只能排除
,.;等功能性标点符号，而保留!和?类标点符号。然后看看你的情绪分析模型的表现。 - 在清除所有标点符号之前和之后评估您的模型。您可以编写某种网格搜索功能来控制删除哪些标点符号，哪些不删除并比较性能。
总而言之，在大多数机器学习问题中（我假设您使用经过训练的模型进行情感分析），它归结为特定的数据集和模型，插入点是否会干扰模型的性能。但是，如果您使用某种形式的第三方 API 进行分析，您可以安全地保留标点符号，因为第三方 API 很可能会自行处理清理工作。
希望这给了一些直觉！