L'attenzione è rivolta all'importante compito di pulizia e pre-elaborazione dei dati per l'analisi del sentiment utilizzando il dataset IMDB di recensioni cinematografiche etichettate. La pre-elaborazione rappresenta una fase cruciale per preparare i dati testuali all'analisi e alla costruzione di un modello efficace. Il processo di pulizia include la rimozione di caratteri indesiderati, la correzione ortografica, la tokenizzazione e la lemmatizzazione del testo.

Pulizia del testo:

Il primo passo nella pre-elaborazione del testo consiste nel pulire il testo grezzo rimuovendo elementi non necessari come link, punteggiatura, tag HTML, numeri, emoji e caratteri non ASCII. Vengono applicate le seguenti funzioni di pulizia:

• Rimozione dei link: gli URL vengono rimossi utilizzando la funzione rm_link, che individua e rimuove URL HTTP o HTTPS;
• Gestione della punteggiatura: la funzione rm_punct2 elimina i segni di punteggiatura indesiderati;
• Rimozione dei tag HTML: la funzione rm_html elimina eventuali tag HTML dal testo;
• Spaziatura tra la punteggiatura: la funzione space_bt_punct aggiunge spazi tra i segni di punteggiatura e rimuove gli spazi in eccesso;
• Rimozione dei numeri: la funzione rm_number elimina qualsiasi carattere numerico;
• Gestione degli spazi bianchi: la funzione rm_whitespaces rimuove gli spazi in eccesso tra le parole;
• Caratteri non ASCII: la funzione rm_nonascii elimina qualsiasi carattere che non sia ASCII;
• Rimozione delle emoji: la funzione rm_emoji rimuove le emoji dal testo;
• Correzione ortografica: la funzione spell_correction corregge le lettere ripetute nelle parole, come "looooove" in "love".

In sintesi, la pulizia e la pre-elaborazione dei dati sono passaggi fondamentali nella pipeline dell'analisi del sentiment. Rimuovendo il rumore e standardizzando il testo, si facilita ai modelli di apprendimento automatico la concentrazione sulle caratteristiche rilevanti per compiti come la classificazione del sentiment.