Datan Lataaminen ja Esikäsittely
Tässä keskitytään tärkeään tehtävään, eli datan puhdistamiseen ja esikäsittelyyn sentimenttianalyysia varten käyttäen IMDB-aineistoa, joka sisältää luokiteltuja elokuva-arvosteluja. Esikäsittely on olennainen vaihe tekstidatan valmistelussa analyysia ja tehokkaan mallin rakentamista varten. Puhdistusprosessi sisältää ei-toivottujen merkkien poistamisen, oikeinkirjoituksen korjaamisen, tokenisoinnin ja tekstin lemmatisoinnin.
Tekstin puhdistus:
Ensimmäinen vaihe tekstin esikäsittelyssä on raakatekstin puhdistaminen poistamalla tarpeettomat elementit, kuten linkit, välimerkit, HTML-tunnisteet, numerot, emojit ja ei-ASCII-merkit. Seuraavat puhdistustoiminnot suoritetaan:
- Linkkien poistaminen: URL-osoitteet poistetaan
rm_link-funktiolla, joka tunnistaa ja poistaa HTTP- tai HTTPS-osoitteet; - Välimerkkien käsittely:
rm_punct2-funktio poistaa ei-toivotut välimerkit; - HTML-tunnisteiden poistaminen:
rm_html-funktio poistaa kaikki HTML-tunnisteet tekstistä; - Välilyönnit välimerkkien välillä:
space_bt_punct-funktio lisää välilyöntejä välimerkkien väliin ja poistaa ylimääräiset välilyönnit; - Numeroiden poistaminen:
rm_number-funktio poistaa kaikki numeeriset merkit; - Välilyöntien käsittely:
rm_whitespaces-funktio poistaa ylimääräiset välilyönnit sanojen välistä; - Ei-ASCII-merkit:
rm_nonascii-funktio poistaa kaikki merkit, jotka eivät ole ASCII-merkkejä; - Emojien poistaminen:
rm_emoji-funktio poistaa emojit tekstistä; - Oikeinkirjoituksen korjaus:
spell_correction-funktio korjaa toistuvat kirjaimet sanoissa, kuten "looooove" → "love".
Yhteenvetona voidaan todeta, että datan puhdistus ja esikäsittely ovat keskeisiä vaiheita sentimenttianalyysin prosessissa. Poistamalla kohinaa ja yhdenmukaistamalla tekstiä helpotetaan koneoppimismallien keskittymistä olennaisiin piirteisiin, kuten sentimenttiluokitukseen.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain the difference between cleaning and preprocessing in more detail?
What are the main benefits of removing stopwords and lemmatizing the text?
How does the clean_pipeline function work step by step?
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Datan Lataaminen ja Esikäsittely
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Tässä keskitytään tärkeään tehtävään, eli datan puhdistamiseen ja esikäsittelyyn sentimenttianalyysia varten käyttäen IMDB-aineistoa, joka sisältää luokiteltuja elokuva-arvosteluja. Esikäsittely on olennainen vaihe tekstidatan valmistelussa analyysia ja tehokkaan mallin rakentamista varten. Puhdistusprosessi sisältää ei-toivottujen merkkien poistamisen, oikeinkirjoituksen korjaamisen, tokenisoinnin ja tekstin lemmatisoinnin.
Tekstin puhdistus:
Ensimmäinen vaihe tekstin esikäsittelyssä on raakatekstin puhdistaminen poistamalla tarpeettomat elementit, kuten linkit, välimerkit, HTML-tunnisteet, numerot, emojit ja ei-ASCII-merkit. Seuraavat puhdistustoiminnot suoritetaan:
- Linkkien poistaminen: URL-osoitteet poistetaan
rm_link-funktiolla, joka tunnistaa ja poistaa HTTP- tai HTTPS-osoitteet; - Välimerkkien käsittely:
rm_punct2-funktio poistaa ei-toivotut välimerkit; - HTML-tunnisteiden poistaminen:
rm_html-funktio poistaa kaikki HTML-tunnisteet tekstistä; - Välilyönnit välimerkkien välillä:
space_bt_punct-funktio lisää välilyöntejä välimerkkien väliin ja poistaa ylimääräiset välilyönnit; - Numeroiden poistaminen:
rm_number-funktio poistaa kaikki numeeriset merkit; - Välilyöntien käsittely:
rm_whitespaces-funktio poistaa ylimääräiset välilyönnit sanojen välistä; - Ei-ASCII-merkit:
rm_nonascii-funktio poistaa kaikki merkit, jotka eivät ole ASCII-merkkejä; - Emojien poistaminen:
rm_emoji-funktio poistaa emojit tekstistä; - Oikeinkirjoituksen korjaus:
spell_correction-funktio korjaa toistuvat kirjaimet sanoissa, kuten "looooove" → "love".
Yhteenvetona voidaan todeta, että datan puhdistus ja esikäsittely ovat keskeisiä vaiheita sentimenttianalyysin prosessissa. Poistamalla kohinaa ja yhdenmukaistamalla tekstiä helpotetaan koneoppimismallien keskittymistä olennaisiin piirteisiin, kuten sentimenttiluokitukseen.
Kiitos palautteestasi!
