Der Schwerpunkt liegt auf der wichtigen Aufgabe der Datenbereinigung und -vorverarbeitung für die Sentiment-Analyse unter Verwendung des IMDB-Datensatzes mit gelabelten Filmrezensionen. Die Vorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt, um Textdaten für die Analyse vorzubereiten und ein effektives Modell zu erstellen. Der Bereinigungsprozess umfasst das Entfernen unerwünschter Zeichen, die Korrektur von Rechtschreibfehlern, das Tokenisieren und das Lemmatisieren des Textes.

Textbereinigung:

Der erste Schritt der Textvorverarbeitung besteht darin, den Rohtext zu bereinigen, indem unnötige Elemente wie Links, Satzzeichen, HTML-Tags, Zahlen, Emojis und nicht-ASCII-Zeichen entfernt werden. Die folgenden Bereinigungsfunktionen werden angewendet:

• Entfernen von Links: URLs werden mit der Funktion rm_link entfernt, die HTTP- oder HTTPS-URLs erkennt und entfernt;
• Umgang mit Satzzeichen: Die Funktion rm_punct2 entfernt unerwünschte Satzzeichen;
• Entfernen von HTML-Tags: Die Funktion rm_html entfernt alle HTML-Tags aus dem Text;
• Abstände zwischen Satzzeichen: Die Funktion space_bt_punct fügt Abstände zwischen Satzzeichen ein und entfernt überflüssige Leerzeichen;
• Entfernen von Zahlen: Die Funktion rm_number entfernt alle numerischen Zeichen;
• Umgang mit Leerzeichen: Die Funktion rm_whitespaces entfernt überflüssige Leerzeichen zwischen Wörtern;
• Nicht-ASCII-Zeichen: Die Funktion rm_nonascii entfernt alle Zeichen, die nicht ASCII sind;
• Entfernen von Emojis: Die Funktion rm_emoji entfernt Emojis aus dem Text;
• Rechtschreibkorrektur: Die Funktion spell_correction korrigiert wiederholte Buchstaben in Wörtern, wie zum Beispiel "looooove" zu "love".

Zusammenfassend sind Datenbereinigung und -vorverarbeitung entscheidende Schritte in der Sentiment-Analyse-Pipeline. Durch das Entfernen von Störfaktoren und die Standardisierung des Textes wird es Machine-Learning-Modellen erleichtert, sich auf die relevanten Merkmale für Aufgaben wie die Sentiment-Klassifikation zu konzentrieren.