Wörter Tokenisieren

Diese Phase ist entscheidend, da sie den Text für anspruchsvolle NLP-Aufgaben vorbereitet, indem Sätze in ihre einzelnen Wörter zerlegt und häufig verwendete Wörter entfernt werden, die wenig semantischen Wert bieten. Dieser Prozess umfasst mehrere wichtige Schritte:

Vorverarbeitung von Sätzen

Zunächst durchläuft jeder Satz eine Vorverarbeitungsroutine, die darauf abzielt:

• Nicht-alphabetische Zeichen entfernen: Durch die Verwendung von regulären Ausdrücken (re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', sentence)) werden alle Zeichen außer Buchstaben und Leerzeichen aus den Sätzen entfernt. Dieser Schritt reinigt den Text und stellt sicher, dass nur bedeutungsvolle Wortinhalte erhalten bleiben;
• In Kleinbuchstaben umwandeln: Jeder Satz wird in Kleinbuchstaben umgewandelt (sentence.lower()), um den Text zu standardisieren und Diskrepanzen zu beseitigen, die durch Groß- und Kleinschreibung entstehen könnten.

Worttokenisierung

Nach der Vorverarbeitung sind die Sätze bereit, in einzelne Wörter zerlegt zu werden.

Verwendung der Worttokenisierung: Wir wenden word_tokenize auf jeden bereinigten Satz an. Diese Funktion segmentiert Sätze in Wortlisten und verlagert damit unsere Analyse von der Satzebene auf die Wortebene, was für eine detaillierte Textanalyse unerlässlich ist.

Entfernung von Stoppwörtern

Ein wesentlicher Bestandteil der Textvorverarbeitung ist die Entfernung von Stoppwörtern:

• Definition von Stoppwörtern: Stoppwörter (häufige Wörter wie "the", "is", "in", etc.) werden aus dem Textkorpus von NLTK 'stopwords' mit stopwords.words("english") abgerufen. Diese Wörter sind strukturell wichtig, tragen jedoch oft wenig individuelle Bedeutung und können die Analyse überladen;
• Filtern von Stoppwörtern: Jeder tokenisierte Satz wird gefiltert, um Stoppwörter auszuschließen. Dieser Verfeinerungsschritt behält nur die Wörter bei, die wesentlich zum semantischen Inhalt des Textes beitragen, und verbessert so den Fokus und die Effizienz der nachfolgenden analytischen Prozesse.