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, rettelse 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".

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