Laste Inn og Forhåndsbehandle Dataene
Fokuset er på den viktige oppgaven datavask og forhåndsbehandling for sentimentanalyse ved bruk av IMDB-datasettet med merkede filmomtaler. Forhåndsbehandling 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:
Første steg i tekstforhåndsbehandling 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 gjentatte bokstaver i ord, som "looooove" til "love".
Oppsummert er datavask og forhåndsbehandling 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 benefits of removing stopwords and lemmatizing the text?
How does the clean_pipeline function work step by step?
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Laste Inn og Forhåndsbehandle Dataene
Sveip for å vise menyen
Fokuset er på den viktige oppgaven datavask og forhåndsbehandling for sentimentanalyse ved bruk av IMDB-datasettet med merkede filmomtaler. Forhåndsbehandling 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:
Første steg i tekstforhåndsbehandling 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 gjentatte bokstaver i ord, som "looooove" til "love".
Oppsummert er datavask og forhåndsbehandling 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!
