Summary  
This chapter demonstrates how to build a text data cleaning and preprocessing pipeline—applying regex-based filters, tokenization, lemmatization, spell correction, and stop-word removal—to transform raw text into a standardized format ready for modeling.  

General domain of usage  
Sentiment analysis

O foco está na importante tarefa de **limpeza e pré-processamento de dados** para análise de sentimentos utilizando o **conjunto de dados IMDB** de avaliações de filmes rotuladas. O pré-processamento é uma etapa crucial para preparar os dados de texto para análise e construção de um modelo eficaz. O processo de limpeza inclui a remoção de caracteres indesejados, correção ortográfica, tokenização e lematização do texto.


### Limpeza de texto:  
A primeira etapa no pré-processamento de texto é limpar o texto bruto, removendo elementos desnecessários como links, pontuação, tags HTML, números, emojis e caracteres não ASCII. As seguintes funções de limpeza são aplicadas:  
- **Remoção de links**: URLs são removidas utilizando a função `rm_link`, que identifica e remove URLs HTTP ou HTTPS;  
- **Tratamento de pontuação**: a função `rm_punct2` remove sinais de pontuação indesejados;  
- **Remoção de tags HTML**: a função `rm_html` elimina quaisquer tags HTML do texto;  
- **Espaçamento entre pontuações**: a função `space_bt_punct` adiciona espaços entre sinais de pontuação e remove espaços extras;  
- **Remoção de números**: a função `rm_number` elimina quaisquer caracteres numéricos;  
- **Tratamento de espaços em branco**: a função `rm_whitespaces` remove espaços extras entre as palavras;  
- **Caracteres não ASCII**: a função `rm_nonascii` remove quaisquer caracteres que não sejam ASCII;  
- **Remoção de emojis**: a função `rm_emoji` remove emojis do texto;  
- **Correção ortográfica**: a função `spell_correction` corrige letras repetidas em palavras, como "looooove" para "love".


- As funções de limpeza são aplicadas sequencialmente utilizando a função **clean_pipeline**;
- Essa função recebe um texto bruto como entrada e aplica todas as etapas de limpeza mencionadas acima para produzir uma versão limpa do texto, pronta para tokenização e processamento adicional.

Pipeline de pré-processamento

- A função **tokenize** divide o texto limpo em palavras ou tokens individuais;
- A tokenização é uma etapa essencial, pois decompõe o texto em unidades gerenciáveis que podem ser processadas por modelos de aprendizado de máquina.

Tokenização

- Stopwords são palavras comuns como "the", "is", "and", etc., que não carregam significado relevante para análise de sentimentos;
- A função **rm_stopwords** remove essas palavras do texto, ajudando o modelo a focar nas palavras mais significativas.

Remoção de stopwords

- A lematização reduz as palavras à sua forma base ou raiz. Por exemplo, "running" é reduzido para "run";
- A função **lemmatize** aplica essa técnica utilizando o WordNetLemmatizer do NLTK, garantindo que o texto seja padronizado para uma melhor análise;
- Também garante que stopwords não sejam incluídas nos tokens lematizados.

Lematização

Em resumo, a limpeza e o pré-processamento de dados são etapas cruciais no pipeline de análise de sentimentos. Ao remover ruídos e padronizar o texto, facilitamos para que os modelos de aprendizado de máquina foquem nas características relevantes para tarefas como a classificação de sentimentos.


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Qual é o objetivo da função `clean_pipeline` no pré-processamento de texto?

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Carregando e Pré-Processando os Dados

Limpeza de texto: