炼丹笔记二：数据清洗

作者: 会写代码的好厨师 | 来源:发表于2019-02-16 16:45 被阅读51次

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本期的问题：

能不能谈一谈数据清洗问题？

既然要炼丹，就不能不关心下药材的质量。毕竟，药材的质量决定了丹药的最后的成色。大多炼丹师在实际炼丹之前，要做的事情就是处理药材——“数据清洗”。

什么是数据清洗？

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。通俗点来讲，就是去掉或者修复掉影响后续模型训练的“脏样本”。

如何进行数据清洗？

关于数据挖掘时，如何清洗数据，请看《数据清洗的一些梳理》关于Excel大数据工程师，如何清洗数据，请看《清理数据的十大方法》

我们重点谈一谈，深度学习中的图像+文本数据，如何清洗数据。

图像数据应该如何清洗？

图像数据需要清洗的一个主要原因就是，数据标注存在问题（通常很大，已经影像到模型训练效果了）。我们同样可以从数据和模型设计的角度来考虑，如果解决在“脏数据”的情况下，正常炼丹。推荐一个图像数据爬虫的代码：https://github.com/kong36088/BaiduImageSpider

从数据的角度来看，常用的方法可以有以下几种：

随机抽样，查看标注样本质量。首先，我们需要观察样本的标注情况，如果样本标注情况，问题不大可以暂时不做处理。

去掉难的样本。以ADAS场景为例，实际上在视频图像中，存在非常多的小目标和遮挡目标，这个时候，我们需要明确定义，当前模型能够处理的边界在哪里，检出目标的尺寸多大？遮挡程度什么样子？

利用训练好的模型，做样本分析。利用训练好的模型，在测试集上进行测试，分析测试结果。在哪一类样本上存在明显问题。产生这个问题的原因是模型还是数据？如果是数据，需要重新明确标注规范。并采用适当的方法进行修正处理。

从模型的角度来看，主要的方法就是将其作为一个“弱标签”问题来进行处理。更大的方向，就是不确定问题。

弱标签：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34270286

不确定性：http://wemedia.ifeng.com/72003766/wemedia.shtml

以上仅仅是一些概念的介绍。更多内容还是推荐Google学习去检索，关键词推荐“ uncertainty、weak supervision、weak label、 deep learning ”

文本数据应该如何清洗？

文本数据相比于图像数据而言，数据类型更加复杂。对于一些偏统计和日志类数据，推荐参考上述的数据挖掘中数据清晰方法。这里我们主要以自然语言处理为主。对于NLP数据，首先需要的就是抓取海量的训练数据。对于如何进行数据抓取，推荐阅读《自然语言处理系列篇——海量数据抓取》https://zhuanlan.zhihu.com/p/25911196，自然语言推荐数据集《资源 | 100+个自然语言处理数据集大放送，再不愁找不到数据！》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36279389

在抓取到海量数据以后，下一步就是数据清洗。

中文首先需要分词，可以采用结巴分词、HanNLP、刨丁解牛等分词工具;

数据规范化处理（Normalization）：比如通常会把文本中的大写转成小写，清除文本中的句号、问号、感叹号等特殊字符，并且仅保留字母表中的字母和数字。小写转换和标点移除是两个最常见的文本 Normalization 步骤。是否需要以及在哪个阶段使用这两个步骤取决于你的最终目标。

Tokenization，Token 是“符号”的高级表达。一般指具有某种意义，无法再分拆的符号。在英文自然语言处理中，Tokens 通常是单独的词。因此，Tokenization 就是将每个句子分拆成一系列词。可以使用NLTK工具箱来完成相关操作。

Stop Word 是无含义的词，例如'is'/'our'/'the'/'in'/'at'等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。

Part-of-Speech Tagging：还记得在学校学过的词性吗？名词、代词、动词、副词等等。识别词在句子中的用途有助于我们更好理解句子内容。并且，标注词性还可以明确词之间的关系，并识别出交叉引用。同样地，NLTK 给我们带来了很多便利。你可以将词传入 PoS tag 函数。然后对每个词返回一个标签，并注明不同的词性。

Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。

Stemming and Lemmatization：为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。

一些词在句首句尾句中出现的概率不一样，统计N-GRAM特征的时候要在句首加上BOS，句尾加上EOS作标记。

把长文本分成句子和单词这些fine granularity会比较有用。

一般会有一个dictionary，不在dictionary以内的单词就用UNK取代。

单词会被转成数字（它对应的index，从0开始，一般0就是UNK）。

做机器翻译的时候会把单词转成subword units。

最后，推荐阅读《自然语言处理时，通常的文本清理流程是什么？》

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