Вивчайте Завантаження та Попередня Обробка Даних

Свайпніть щоб показати меню

Основна увага приділяється важливому завданню очищення та попередньої обробки даних для аналізу сентименту з використанням IMDB dataset — набору даних із маркованими відгуками на 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 такі 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 всі 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 видаляє всі 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".

Пайплайн попередньої обробки

Функції очищення застосовуються послідовно за допомогою функції clean_pipeline;
Ця функція приймає сирий текст і застосовує всі вищезазначені етапи очищення для отримання чистої версії тексту, готової до токенізації та подальшої обробки.

Токенізація

Функція tokenize розбиває очищений текст на окремі слова або токени;
Токенізація є важливим етапом, оскільки вона розбиває текст на керовані одиниці, які можуть бути оброблені моделями машинного навчання.

Видалення стоп-слів

Стоп-слова — це поширені слова, такі як "the", "is", "and" тощо, які не несуть значного змісту для аналізу сентименту;
Функція rm_stopwords видаляє ці слова з тексту, допомагаючи моделі зосередитися на більш значущих словах.

Лематизація

Лематизація зводить слова до їх базової або кореневої форми. Наприклад, "running" зводиться до "run";
Функція lemmatize застосовує цю техніку з використанням NLTK's WordNetLemmatizer, забезпечуючи стандартизацію тексту для кращого аналізу;
Також гарантується, що стоп-слова не включаються до лематизованих токенів.

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

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 3

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 4. Розділ 3