Laste Inn og Forhåndsbehandle Dataene
Fokuset er på den viktige oppgaven med datavask og forhåndsprosessering for sentimentanalyse ved bruk av IMDB-datasettet med merkede filmomtaler. Forhåndsprosessering er et avgjørende steg for å forberede tekstdata til analyse og for å bygge en effektiv modell. Renseprosessen inkluderer fjerning av uønskede tegn, retting av stavefeil, tokenisering og lemmatisering av teksten.
Tekstrensing:
Det første steget i tekstforhåndsprosessering er å rense råteksten ved å fjerne unødvendige elementer som lenker, tegnsetting, HTML-tagger, tall, emojier og ikke-ASCII-tegn. Følgende rensefunksjoner benyttes:
- Fjerning av lenker: URL-er fjernes ved hjelp av
rm_link-funksjonen, som matcher og fjerner HTTP- eller HTTPS-URL-er; - Håndtering av tegnsetting:
rm_punct2-funksjonen fjerner uønskede tegnsettingsmerker; - Fjerning av HTML-tagger:
rm_html-funksjonen eliminerer alle HTML-tagger fra teksten; - Mellomrom mellom tegnsetting:
space_bt_punct-funksjonen legger til mellomrom mellom tegnsettingsmerker og fjerner ekstra mellomrom; - Fjerning av tall:
rm_number-funksjonen eliminerer alle numeriske tegn; - Håndtering av mellomrom:
rm_whitespaces-funksjonen fjerner ekstra mellomrom mellom ord; - Ikke-ASCII-tegn:
rm_nonascii-funksjonen fjerner alle tegn som ikke er ASCII; - Fjerning av emojier:
rm_emoji-funksjonen fjerner emojier fra teksten; - Stavekorreksjon:
spell_correction-funksjonen retter opp gjentatte bokstaver i ord, som "looooove" til "love".
Oppsummert er datavask og forhåndsprosessering avgjørende steg i sentimentanalyseprosessen. Ved å fjerne støy og standardisere teksten, gjør vi det enklere for maskinlæringsmodeller å fokusere på relevante egenskaper for oppgaver som sentimentklassifisering.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Can you explain the difference between cleaning and preprocessing in more detail?
What are the main functions used in the cleaning pipeline?
How does lemmatization improve sentiment analysis results?
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Laste Inn og Forhåndsbehandle Dataene
Sveip for å vise menyen
Fokuset er på den viktige oppgaven med datavask og forhåndsprosessering for sentimentanalyse ved bruk av IMDB-datasettet med merkede filmomtaler. Forhåndsprosessering er et avgjørende steg for å forberede tekstdata til analyse og for å bygge en effektiv modell. Renseprosessen inkluderer fjerning av uønskede tegn, retting av stavefeil, tokenisering og lemmatisering av teksten.
Tekstrensing:
Det første steget i tekstforhåndsprosessering er å rense råteksten ved å fjerne unødvendige elementer som lenker, tegnsetting, HTML-tagger, tall, emojier og ikke-ASCII-tegn. Følgende rensefunksjoner benyttes:
- Fjerning av lenker: URL-er fjernes ved hjelp av
rm_link-funksjonen, som matcher og fjerner HTTP- eller HTTPS-URL-er; - Håndtering av tegnsetting:
rm_punct2-funksjonen fjerner uønskede tegnsettingsmerker; - Fjerning av HTML-tagger:
rm_html-funksjonen eliminerer alle HTML-tagger fra teksten; - Mellomrom mellom tegnsetting:
space_bt_punct-funksjonen legger til mellomrom mellom tegnsettingsmerker og fjerner ekstra mellomrom; - Fjerning av tall:
rm_number-funksjonen eliminerer alle numeriske tegn; - Håndtering av mellomrom:
rm_whitespaces-funksjonen fjerner ekstra mellomrom mellom ord; - Ikke-ASCII-tegn:
rm_nonascii-funksjonen fjerner alle tegn som ikke er ASCII; - Fjerning av emojier:
rm_emoji-funksjonen fjerner emojier fra teksten; - Stavekorreksjon:
spell_correction-funksjonen retter opp gjentatte bokstaver i ord, som "looooove" til "love".
Oppsummert er datavask og forhåndsprosessering avgjørende steg i sentimentanalyseprosessen. Ved å fjerne støy og standardisere teksten, gjør vi det enklere for maskinlæringsmodeller å fokusere på relevante egenskaper for oppgaver som sentimentklassifisering.
Takk for tilbakemeldingene dine!
