Maschinelles Lernverfahren zur Verarbeitung englischer Textdaten

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), insbesondere für Duplikatprüfungen und Überprüfungsaufgaben von englischen Texten, ist es in der Regel erforderlich, Textdaten vor dem Training des Modells vorzuverarbeiten. Zu den Vorverarbeitungsschritten gehören das Konvertieren des Textes in Kleinbuchstaben, das Entfernen von Satzzeichen und Zahlen, das Entfernen von Stoppwörtern sowie die Stammbildung oder Lemmatisierung des Textes. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

Kleinbuchstabentext

Kleinbuchstabentext ist ein üblicher Verarbeitungsschritt, um alle Buchstaben in einem Textstück in Kleinbuchstaben umzuwandeln. Dadurch wird die Genauigkeit von Textklassifizierungsmodellen verbessert. Beispielsweise sind „Hallo“ und „Hallo“ für das Modell zwei unterschiedliche Wörter, da die Groß-/Kleinschreibung beachtet wird. Wenn Sie den Text jedoch in Kleinbuchstaben umwandeln, werden sie als dasselbe Wort behandelt. Diese Verarbeitungsmethode kann die durch Groß- und Kleinschreibung verursachten Störungen im Modell beseitigen, sodass das Modell Text genauer verstehen und klassifizieren kann.

Satzzeichen und Zahlen entfernen

Das Entfernen von Satzzeichen und Zahlen bezieht sich auf das Entfernen nicht alphabetischer Zeichen aus dem Text, um die Textkomplexität zu verringern und die Genauigkeit der Modellanalyse zu verbessern. Wenn beispielsweise die Zeichensetzung nicht berücksichtigt wird, werden „Hallo“ und „Hallo!“ von Textanalysemodellen als unterschiedliche Wörter behandelt. Daher ist das Entfernen dieser nicht alphabetischen Zeichen für die Leistung des Modells von entscheidender Bedeutung.

Stoppwörter löschen

Stoppwörter kommen in der Sprache sehr häufig vor, haben aber wenig Bedeutung, wie zum Beispiel „der“, „und“, „in“ usw. Das Entfernen dieser Stoppwörter kann die Datendimension reduzieren und den Fokus stärker auf Schlüsselwörter im Text richten. Darüber hinaus wird dadurch das Rauschen reduziert und die Genauigkeit von Textklassifizierungsmodellen verbessert.

Stemming oder Lemmatisierung von Text

Stemming und Lemmatisierung sind gängige Techniken, die verwendet werden, um Wörter auf ihre Grundform zu reduzieren. Beim Stemming werden hauptsächlich Wortstämme oder Wortwurzeln durch Entfernen der Suffixe von Wörtern erzeugt. Wenn beispielsweise das Wort „jumping“ einen Stamm hat, lautet der resultierende Stamm „jump“. Diese Technik kann die Dimensionalität der Daten verringern, führt jedoch manchmal zu Wortstämmen, bei denen es sich nicht um tatsächliche Wörter handelt.

Im Gegensatz dazu ist Lemmatisierung der Prozess, bei dem Wörter mithilfe eines Wörterbuchs oder einer lexikalischen Analyse auf ihre Grundform reduziert werden. Beispielsweise wird das Wort „springen“ zu „springen“ lemmatisiert, was ein echtes Wort ist. Im Gegensatz dazu ist die Stemming-Methode einfacher, aber weniger genau und rechenintensiv.

Stemming und Lemmatisierung tragen dazu bei, die Dimensionalität von Textdaten zu reduzieren und die Modellanalyse zu erleichtern. Diese Techniken können jedoch zu Informationsverlusten führen und ihre Verwendung bei verwandten Aufgaben sollte sorgfältig abgewogen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernverfahren zur Verarbeitung englischer Textdaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!