Основна увага приділяється важливому завданню очищення та попередньої обробки даних для аналізу сентименту з використанням набору даних IMDB з маркованими відгуками про фільми. Попередня обробка є ключовим етапом підготовки текстових даних до аналізу та побудови ефективної моделі. Процес очищення включає видалення небажаних символів, виправлення орфографії, токенізацію та лематизацію тексту.

Очищення тексту:

Перший крок у попередній обробці тексту — очищення сирого тексту шляхом видалення зайвих елементів, таких як посилання, пунктуація, HTML-теги, числа, емодзі та не-ASCII символи. Застосовуються наступні функції очищення:

• Видалення посилань: URL-адреси видаляються за допомогою функції rm_link, яка знаходить і видаляє HTTP або HTTPS посилання;
• Обробка пунктуації: функція rm_punct2 видаляє небажані розділові знаки;
• Видалення HTML-тегів: функція rm_html усуває будь-які HTML-теги з тексту;
• Додавання пробілів між пунктуацією: функція space_bt_punct додає пробіли між розділовими знаками та видаляє зайві пробіли;
• Видалення чисел: функція rm_number усуває будь-які числові символи;
• Обробка пробілів: функція rm_whitespaces видаляє зайві пробіли між словами;
• Не-ASCII символи: функція rm_nonascii видаляє всі символи, які не є ASCII;
• Видалення емодзі: функція rm_emoji видаляє емодзі з тексту;
• Виправлення орфографії: функція spell_correction виправляє повторювані літери у словах, наприклад, "looooove" на "love".

Підсумовуючи, очищення та попередня обробка даних є ключовими етапами у процесі аналізу сентименту. Видаляючи шум і стандартизуючи текст, ми спрощуємо для моделей машинного навчання виділення релевантних ознак для завдань, таких як класифікація сентименту.