De focus ligt op de belangrijke taak van gegevensopschoning en -voorbewerking voor sentimentanalyse met behulp van de IMDB-dataset met gelabelde filmrecensies. Voorbewerking is een cruciale stap bij het voorbereiden van tekstgegevens voor analyse en het bouwen van een effectief model. Het opschoningsproces omvat het verwijderen van ongewenste tekens, het corrigeren van spelling, het tokeniseren en lemmatiseren van de tekst.

Tekstopschoning:

De eerste stap in tekstvoorbewerking is het opschonen van de ruwe tekst door onnodige elementen zoals links, interpunctie, HTML-tags, cijfers, emoji's en niet-ASCII-tekens te verwijderen. De volgende opschoningsfuncties worden toegepast:

• Links verwijderen: URL's worden verwijderd met de rm_link-functie, die HTTP- of HTTPS-URL's herkent en verwijdert;
• Omgaan met interpunctie: de rm_punct2-functie verwijdert ongewenste leestekens;
• HTML-tags verwijderen: de rm_html-functie verwijdert alle HTML-tags uit de tekst;
• Spaties tussen leestekens: de space_bt_punct-functie voegt spaties toe tussen leestekens en verwijdert overtollige spaties;
• Cijfers verwijderen: de rm_number-functie verwijdert alle numerieke tekens;
• Witruimtebeheer: de rm_whitespaces-functie verwijdert overtollige spaties tussen woorden;
• Niet-ASCII-tekens: de rm_nonascii-functie verwijdert alle tekens die geen ASCII zijn;
• Emoji's verwijderen: de rm_emoji-functie verwijdert emoji's uit de tekst;
• Spellingcorrectie: de spell_correction-functie corrigeert herhaalde letters in woorden, zoals "looooove" naar "love".

Samengevat zijn gegevensopschoning en -voorbewerking cruciale stappen in de sentimentanalyse-pijplijn. Door ruis te verwijderen en de tekst te standaardiseren, wordt het voor machine learning-modellen eenvoudiger om zich te richten op de relevante kenmerken voor taken zoals sentimentclassificatie.