Python 检测单词中的错误并在分类文本时修复它们（NLP）

你好✌ 您可以通过维护词汇表并使用字符串度量（如）查找最接近的有效单词来纠正拼写错误。还有一些更高级的Python工具，如。也就是说，如果你打算使用预先训练好的单词嵌入，我不会太担心文本规范化，因为嵌入可能包含最常见的拼写变体。您可以查看您的数据中有多少词汇表外的单词，看看除了基本的标记化（以及将所有内容转换为小写）之外，是否值得花时间进行额外的清理。

Thx非常感谢。你能再帮我一个问题吗？我的模型的结果是0.83。如果我发现并修复文本中的错误，结果是否有可能上升到0.9….？您使用的模型是什么？如何对文本进行编码？