El enfoque está en la tarea importante de limpieza y preprocesamiento de datos para el análisis de sentimientos utilizando el conjunto de datos IMDB de reseñas de películas etiquetadas. El preprocesamiento es un paso crucial para preparar los datos de texto para el análisis y construir un modelo efectivo. El proceso de limpieza incluye eliminar caracteres no deseados, corregir la ortografía, tokenizar y lematizar el texto.

Limpieza de texto:

El primer paso en el preprocesamiento de texto es limpiar el texto sin procesar eliminando elementos innecesarios como enlaces, signos de puntuación, etiquetas HTML, números, emojis y caracteres no ASCII. Se aplican las siguientes funciones de limpieza:

• Eliminación de enlaces: las URL se eliminan usando la función rm_link, que detecta y elimina URLs HTTP o HTTPS;
• Manejo de puntuación: la función rm_punct2 elimina los signos de puntuación no deseados;
• Eliminación de etiquetas HTML: la función rm_html elimina cualquier etiqueta HTML del texto;
• Espaciado entre signos de puntuación: la función space_bt_punct agrega espacios entre los signos de puntuación y elimina los espacios adicionales;
• Eliminación de números: la función rm_number elimina cualquier carácter numérico;
• Manejo de espacios en blanco: la función rm_whitespaces elimina los espacios adicionales entre palabras;
• Caracteres no ASCII: la función rm_nonascii elimina cualquier carácter que no sea ASCII;
• Eliminación de emojis: la función rm_emoji elimina los emojis del texto;
• Corrección ortográfica: la función spell_correction corrige letras repetidas en palabras, como "looooove" a "love".

En resumen, la limpieza y el preprocesamiento de datos son pasos cruciales en la cadena de análisis de sentimientos. Al eliminar el ruido y estandarizar el texto, se facilita que los modelos de aprendizaje automático se centren en las características relevantes para tareas como la clasificación de sentimientos.