文本情感分析的数据预处理
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简介：
本研究探讨了进行有效文本情感分析所需的前期数据准备过程，包括文本清洗、标准化和特征提取等关键步骤。
数据预处理代码如下：
定义了一个函数 `load_data` 用于加载并预处理数据。
```python
def load_data(filepath, input_shape=20):
df = pd.read_csv(filepath)
# 获取标签及词汇表
labels = list(df[label].unique())
vocabulary = list(df[evaluation].unique())
# 构造字符级别的特征
string =
for word in vocabulary:
string += word
vocabulary = set(string)
```
这段代码首先读取 CSV 文件中的数据，然后获取标签和词汇表。接着通过遍历词汇表中的每个单词并将其添加到一个字符串中来构造字符级的特征，并将最终结果转换为集合类型以去除重复项。
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