Summary  
This chapter demonstrates how to build a text data cleaning and preprocessing pipeline—applying regex-based filters, tokenization, lemmatization, spell correction, and stop-word removal—to transform raw text into a standardized format ready for modeling.  

General domain of usage  
Sentiment analysis

Fokus er på den vigtige opgave med **datavask og forbehandling** til sentimentanalyse ved brug af **IMDB-datasættet** med mærkede filmomtaler. Forbehandling er et afgørende trin for at forberede tekstdata til analyse og opbygning af en effektiv model. Rensningsprocessen omfatter fjernelse af uønskede tegn, korrektion af stavefejl, tokenisering og lemmatisering af teksten.


### Tekstrensning:  
Det første trin i tekstforbehandling er at rense råteksten ved at fjerne unødvendige elementer såsom links, tegnsætning, HTML-tags, tal, emojis og ikke-ASCII-tegn. Følgende rensningsfunktioner anvendes:  
- **Fjernelse af links**: URL'er fjernes ved hjælp af funktionen `rm_link`, som matcher og fjerner HTTP- eller HTTPS-URL'er;  
- **Håndtering af tegnsætning**: funktionen `rm_punct2` fjerner uønskede tegnsætningsmærker;  
- **Fjernelse af HTML-tags**: funktionen `rm_html` eliminerer alle HTML-tags fra teksten;  
- **Mellemrum mellem tegnsætning**: funktionen `space_bt_punct` tilføjer mellemrum mellem tegnsætningsmærker og fjerner ekstra mellemrum;  
- **Fjernelse af tal**: funktionen `rm_number` eliminerer alle numeriske tegn;  
- **Håndtering af mellemrum**: funktionen `rm_whitespaces` fjerner ekstra mellemrum mellem ord;  
- **Ikke-ASCII-tegn**: funktionen `rm_nonascii` fjerner alle tegn, der ikke er ASCII;  
- **Fjernelse af emojis**: funktionen `rm_emoji` fjerner emojis fra teksten;  
- **Stavekorrektion**: funktionen `spell_correction` retter gentagne bogstaver i ord, såsom "looooove" til "love".


- Rensningsfunktionerne anvendes sekventielt ved hjælp af **clean_pipeline**-funktionen;
- Denne funktion tager en rå tekst som input og anvender alle ovennævnte rensningstrin for at producere en ren version af teksten, klar til tokenisering og videre behandling.

Forbehandlingspipeline

- **tokenize**-funktionen opdeler den rensede tekst i individuelle ord eller tokens;
- Tokenisering er et essentielt trin, da det opdeler teksten i håndterbare enheder, som kan behandles af maskinlæringsmodeller.

Tokenisering

- Stopord er almindelige ord som "the", "is", "and" osv., som ikke har væsentlig betydning for sentimentanalyse;
- **rm_stopwords**-funktionen fjerner disse ord fra teksten, hvilket hjælper modellen med at fokusere på de mere meningsfulde ord.

Fjernelse af stopord

- Lemmatisering reducerer ord til deres grundform eller rod. For eksempel reduceres "running" til "run";
- **lemmatize**-funktionen anvender denne teknik ved hjælp af NLTK's WordNetLemmatizer, hvilket sikrer, at teksten er standardiseret for bedre analyse;
- Det sikrer også, at stopord ikke indgår i de lemmatiserede tokens.

Lemmatisering

Sammenfattende er datavask og forbehandling afgørende trin i sentimentanalyse-pipelinen. Ved at fjerne støj og standardisere teksten gøres det lettere for maskinlæringsmodeller at fokusere på de relevante egenskaber til opgaver som sentimentklassificering.


Download koden til dette kapitel

Download dataene til dette kapitel

Hvad er formålet med funktionen `clean_pipeline` i tekstforbehandling?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTM og GRU ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige opgaver i naturlig sprogbehandling.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, tekstkodningsmetoder, trin til dataklargøring og opbygning af en LSTM-baseret model til sentimentforudsigelse.

Indlæsning og Forbehandling af Data

Tekstrensning: