Fokus ligger på den viktiga uppgiften datastädning och förbehandling för sentimentanalys med hjälp av IMDB-datasetet med märkta filmrecensioner. Förbehandling är ett avgörande steg för att förbereda textdata för analys och bygga en effektiv modell. Städningsprocessen inkluderar att ta bort oönskade tecken, rätta stavfel, tokenisering och lemmatisering av texten.

Textstädning:

Det första steget i textförbehandling är att rensa råtexten genom att ta bort onödiga element såsom länkar, skiljetecken, HTML-taggar, siffror, emojis och icke-ASCII-tecken. Följande städningsfunktioner används:

• Ta bort länkar: URL:er tas bort med funktionen rm_link, som matchar och tar bort HTTP- eller HTTPS-URL:er;
• Hantering av skiljetecken: funktionen rm_punct2 tar bort oönskade skiljetecken;
• Ta bort HTML-taggar: funktionen rm_html tar bort alla HTML-taggar från texten;
• Mellanrum mellan skiljetecken: funktionen space_bt_punct lägger till mellanslag mellan skiljetecken och tar bort extra mellanslag;
• Ta bort siffror: funktionen rm_number tar bort alla numeriska tecken;
• Hantering av mellanslag: funktionen rm_whitespaces tar bort extra mellanslag mellan ord;
• Icke-ASCII-tecken: funktionen rm_nonascii tar bort alla tecken som inte är ASCII;
• Ta bort emojis: funktionen rm_emoji tar bort emojis från texten;
• Stavningskorrigering: funktionen spell_correction rättar till upprepade bokstäver i ord, till exempel "looooove" till "love".

Sammanfattningsvis är datastädning och förbehandling avgörande steg i sentimentanalysens arbetsflöde. Genom att ta bort brus och standardisera texten underlättas för maskininlärningsmodeller att fokusera på relevanta egenskaper för uppgifter som sentimentklassificering.