Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Завантаження та Попередня Обробка Даних | Аналіз Сентименту
Рекурентні нейронні мережі з Python

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
expand arrow
  • 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
expand arrow
  • 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
expand arrow
  • 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
expand arrow
  • 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.

question mark

Яке призначення функції clean_pipeline у попередній обробці тексту?

Виберіть правильну відповідь

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 3

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

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

Секція 4. Розділ 3
some-alt