Разведочный анализ текстовых данных (EDA for text data)
Во время работы с данными важно понять, что они собой представляют. Не всегда на первый взгляд можно понять их структуру, свойства и особенности. В частности, это касается и текстовых данных, которые сами по себе не имеют четкой структуры. В этой статье мы рассмотрим этапы анализа текстовых данных, а также подходы при работе с датасетами для таких популярных задач NLP, как классификация и NER/POS. В качестве основных инструментов будут использоваться Python и Jupyter Notebook. СодержаниеПервичный анализ датасетаДубликаты и пропуски
