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 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:

O primeiro passo 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 marcas de pontuação indesejadas;
• 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 marcas 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 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".

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 modelos de aprendizado de máquina foquem nas características relevantes para tarefas como classificação de sentimentos.