De focus ligt op de belangrijke taak van gegevensopschoning en -voorverwerking voor sentimentanalyse met behulp van de IMDB-dataset met gelabelde filmrecensies. Voorverwerking is een cruciale stap bij het voorbereiden van tekstgegevens voor analyse en het bouwen van een effectief model. Het opschoningsproces omvat het verwijderen van ongewenste tekens, het corrigeren van spelling, het tokeniseren en lemmatiseren van de tekst.

Tekstopschoning:

De eerste stap in tekstvoorverwerking is het opschonen van de ruwe tekst door onnodige elementen zoals links, interpunctie, HTML-tags, cijfers, emoji's en niet-ASCII-tekens te verwijderen. De volgende opschoningsfuncties worden toegepast:

• Links verwijderen: URL's worden verwijderd met de functie rm_link, die HTTP- of HTTPS-URL's herkent en verwijdert;
• Omgaan met interpunctie: de functie rm_punct2 verwijdert ongewenste leestekens;
• HTML-tags verwijderen: de functie rm_html verwijdert alle HTML-tags uit de tekst;
• Spaties tussen interpunctie: de functie space_bt_punct voegt spaties toe tussen leestekens en verwijdert extra spaties;
• Cijfers verwijderen: de functie rm_number verwijdert alle numerieke tekens;
• Witruimtebeheer: de functie rm_whitespaces verwijdert overtollige spaties tussen woorden;
• Niet-ASCII-tekens: de functie rm_nonascii verwijdert alle tekens die geen ASCII zijn;
• Emoji's verwijderen: de functie rm_emoji verwijdert emoji's uit de tekst;
• Spellingcorrectie: de functie spell_correction corrigeert herhaalde letters in woorden, zoals "looooove" naar "love".

Samenvattend zijn gegevensopschoning en -voorverwerking cruciale stappen in de sentimentanalyse-pijplijn. Door ruis te verwijderen en de tekst te standaardiseren, wordt het voor machine learning-modellen eenvoudiger om zich te richten op de relevante kenmerken voor taken zoals sentimentclassificatie.