پیش پردازش متن برای NLP: یک راهنمای گام به گام برای تمیز کردن داده های متن خام

پردازش زبان طبیعی (NLP) در قلب بسیاری از برنامه های پیشگامانه ، از چت بابات و دستیاران مجازی گرفته تا تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه ماشین با این حال ، قبل از اینکه هر مدل NLP بتواند به طور مؤثر عمل کند ، داده های متن خام باید تحت پردازش قرار بگیرند. این مرحله مهم تضمین می کند که متن تمیز ، استاندارد و آماده برای تجزیه و تحلیل است و مدل ها را قادر می سازد تا بینش های معنی دار را استخراج کرده و پیش بینی های دقیقی انجام دهند.

ساخت یک پروژه پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل چندین مرحله کلیدی ، از جمع آوری داده های متن خام گرفته تا استقرار یک مدل کاملاً کاربردی است. هر مرحله نقش مهمی در اطمینان از دقیق بودن ، کارآمد و قابل اعتماد بودن سیستم NLP دارد. تصویر بالا به صورت مرحله به مرحله از یک خط لوله معمولی NLP نشان می دهد.

ناسازگاری در قالب بندی: متن از منابع متعدد ممکن است شامل سرمایه گذاری های مختلف ، کنوانسیون های املایی و ساختار جمله باشد. سر و صدا: توقف کلمات (به عنوان مثال ، “،” “) ، URL ها ، ایموجی ها ، شخصیت های خاص و اعداد اغلب باید باشند بسته به کار انجام می شود. داده های ساختار یافته: متن خام ذاتاً بدون ساختار است و استخراج ویژگی های مفید بدون پیش پردازش را به چالش می کشد.

این چالش ها نیاز به خطوط لوله پیش پردازش متن متناسب را نشان می دهد که به سر و صدای خاص این موارد می پردازند مجموعه دادهبشر

پیش پردازش متن فرآیند تمیز کردن ، عادی سازی ، … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی