Chargement et Prétraitement des Données

L'accent est mis sur la tâche essentielle de nettoyage et de prétraitement des données pour l'analyse de sentiment à l'aide du jeu de données IMDB composé de critiques de films étiquetées. Le prétraitement constitue une étape cruciale pour préparer les données textuelles à l'analyse et à la construction d'un modèle efficace. Le processus de nettoyage inclut la suppression des caractères indésirables, la correction orthographique, la tokenisation et la lemmatisation du texte.

Nettoyage du texte :

La première étape du prétraitement du texte consiste à nettoyer le texte brut en supprimant les éléments inutiles tels que les liens, la ponctuation, les balises HTML, les chiffres, les émojis et les caractères non-ASCII. Les fonctions de nettoyage suivantes sont appliquées :

• Suppression des liens : les URL sont supprimées à l'aide de la fonction rm_link, qui détecte et retire les URLs HTTP ou HTTPS ;
• Gestion de la ponctuation : la fonction rm_punct2 supprime les signes de ponctuation indésirables ;
• Suppression des balises HTML : la fonction rm_html élimine toute balise HTML du texte ;
• Espacement entre la ponctuation : la fonction space_bt_punct ajoute des espaces entre les signes de ponctuation et supprime les espaces superflus ;
• Suppression des chiffres : la fonction rm_number élimine tout caractère numérique ;
• Gestion des espaces : la fonction rm_whitespaces supprime les espaces en trop entre les mots ;
• Caractères non-ASCII : la fonction rm_nonascii retire tout caractère qui n'est pas ASCII ;
• Suppression des émojis : la fonction rm_emoji supprime les émojis du texte ;
• Correction orthographique : la fonction spell_correction corrige les lettres répétées dans les mots, par exemple "looooove" devient "love".

En résumé, le nettoyage et le prétraitement des données sont des étapes essentielles dans le pipeline d'analyse de sentiment. En supprimant le bruit et en standardisant le texte, il devient plus facile pour les modèles d'apprentissage automatique de se concentrer sur les caractéristiques pertinentes pour des tâches telles que la classification de sentiment.