Méthode de traitement d'apprentissage automatique pour les données de texte en anglais

Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), en particulier pour les tâches de vérification des doublons et de révision de textes anglais, il est généralement nécessaire de prétraiter les données textuelles avant d'entraîner le modèle. Les étapes de prétraitement comprennent la conversion du texte en minuscules, la suppression de la ponctuation et des chiffres, la suppression des mots vides et la radicalisation ou la lemmatisation du texte. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

Texte en minuscule

Le texte en minuscule est une étape de traitement courante pour convertir toutes les lettres d'un morceau de texte en minuscules. Cela améliore la précision des modèles de classification de texte. Par exemple, « Bonjour » et « bonjour » sont deux mots différents du modèle car ils sont sensibles à la casse. Cependant, si vous convertissez le texte en minuscules, ils seront traités comme le même mot. Cette méthode de traitement peut éliminer les interférences causées par les majuscules et les minuscules sur le modèle, permettant au modèle de comprendre et de classer le texte avec plus de précision.

Supprimer la ponctuation et les chiffres

La suppression de la ponctuation et des chiffres fait référence à la suppression des caractères non alphabétiques du texte pour réduire la complexité du texte et améliorer la précision de l'analyse du modèle. Par exemple, si la ponctuation n’est pas prise en compte, « Bonjour » et « Bonjour ! » seront traités comme des mots différents par les modèles d’analyse de texte. Par conséquent, la suppression de ces caractères non alphabétiques est essentielle aux performances du modèle.

Supprimer les mots vides

Les mots vides sont très courants dans le langage, mais ont peu de sens, comme "le", "et", "dans", etc. La suppression de ces mots vides peut réduire la dimension des données et se concentrer davantage sur les mots-clés dans le texte. De plus, cela réduit le bruit et améliore la précision des modèles de classification de texte.

Lemmatisation ou radicalisation d'un texte

La radicalisation et la lemmatisation sont des techniques courantes utilisées pour réduire les mots à leur forme de base. La recherche de radicaux génère principalement des radicaux ou des racines de mots en supprimant les suffixes des mots. Par exemple, si le mot « sauter » a un radical, le radical résultant est « sauter ». Cette technique peut réduire la dimensionnalité des données, mais aboutit parfois à des radicaux qui ne sont pas de véritables mots.

En revanche, la lemmatisation est le processus de réduction des mots à leur forme de base à l'aide d'un dictionnaire ou d'une analyse lexicale. Par exemple, le mot « sauter » est lemmatisé en « sauter », qui est un vrai mot. En revanche, la recherche de racines est plus simple, mais moins précise et moins coûteuse en calcul.

Le stemming et la lemmatisation aident à réduire la dimensionnalité des données textuelles et facilitent l'analyse du modèle. Cependant, ces techniques peuvent entraîner une perte d’informations et leur utilisation dans des tâches connexes doit être soigneusement étudiée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!