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))
我正在对亚马逊产品评论进行感性分析。我正在预处理评论的文本，并使用上述功能删除标点符号。它删除了所有这些，但我的问题是，我们是否考虑其中一些进行情感分析。喜欢！。这是正确的方法吗？
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，标点符号(如!(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
有两种方法可以解决此问题：
- 您只能排除功能标点符号，如
,.;等，并保留!和?标点符号。然后查看情绪分析模型的性能。 - 在清理所有标点符号之前和之后评估模型。您可以编写某种网格搜索功能来控制要删除哪些标点符号，哪些标点符号不删除，并比较性能。
总而言之，就像在大多数机器学习问题中一样(我假设你使用经过训练的模型进行情感分析(，它归结为一个特定的数据集和模型，无论插入是否干扰模型的性能。但是，如果您使用某种形式的第三方 API 进行分析，则可以安全地让标点符号保持原样，因为第三方 API 很可能会自行处理清理。
希望这能给一些直觉！