Введение:
Подготовка текста, также известная как предварительная обработка текста, является важным шагом в обработке естественного языка (NLP). Он включает в себя очистку и форматирование необработанных текстовых данных в форме, подходящей и полезной для анализа. Этот шаг важен, потому что качество и количество данных, которые вы вводите в свои модели, значительно влияют на качество ваших результатов.
Вот некоторые из ключевых шагов, связанных с подготовкой текста:
1. Токенизация: это процесс разбиения текста на отдельные слова или токены. Например, предложение «Я люблю науку о данных» будет преобразовано в [«я», «люблю», «данные», «наука»].
2. Удаление стоп-слов. Стоп-слова – это общеупотребительные слова, которые не вносят большого вклада в смысл предложения, например "есть", "ан", "то" и т. д. Их удаление может помочь сосредоточиться на важных словах. . Например, предложение «Этот красивый дом» станет «Этот красивый дом» после удаления стоп-слов.
3. Стемминг и лемматизация. Эти процессы используются для приведения слов к их корневой форме. Stemming — это рудиментарный, основанный на правилах процесс удаления суффиксов («ing», «ly», «es», «s» и т. д.) из слова. Лемматизация, с другой стороны, представляет собой организованную и пошаговую процедуру получения корневой формы слова, она использует словарный запас (словарное значение слов) и морфологический анализ (структура слова и грамматические отношения). Например, слово «бег» будет происходить от «бежать» и лемматизироваться как «бежать».
4. Удаление акцентов. Сюда входит удаление знаков ударения и других диакритических знаков из слов. Например, слово «резюме» станет «резюме» после удаления акцентов.
5. Проверка правописания. Этот шаг включает в себя исправление правописания слов в текстовых данных. Например, предложение «Я специалист по обработке данных». будет исправлено на «Я специалист по данным».
6. Определение языка: это процесс определения языка данного текста. Например, предложение «Je suis un scientifique de données» будет распознано как французское.
7. Сегментация предложений или определение границ: это процесс разбиения текста на отдельные предложения. Например, текст «Я люблю науку о данных. Это моя страсть». будет разделен на [«Я люблю науку о данных», «Это моя страсть».]
8. Нижний регистр: на этом этапе весь текст преобразуется в нижний регистр, чтобы алгоритм не считал одни и те же слова в разных регистрах разными.
Исходный текст: «Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку».
После строчной буквы: «быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку».
9. Удаление знаков препинания и специальных символов: удаляются все знаки препинания и специальные символы, которые не нужны для анализа текста.
Оригинальный текст: «Привет, мир! Как дела? #возбуждено”
После удаления знаков препинания и специальных символов: “Привет, мир, как дела”
10. Удаление тегов HTML. Если данные взяты из Интернета, рекомендуется удалить теги HTML.
Исходный текст: «‹html›‹body›‹h1›Hello, World!‹/h1›‹/body›‹/html›»
После удаления тегов HTML: «Hello, World!»
Заключение:
Подготовка текста является важным аспектом любого проекта НЛП. Он включает в себя несколько шагов, каждый из которых имеет свою важность и вклад в общий проект. Понимая и правильно выполняя эти шаги, можно гарантировать, что их модели НЛП точны и эффективны.
