英語テキストデータの機械学習処理方法

自然言語処理 (NLP) の分野では、特に英語のテキストの重複チェックやレビューのタスクでは、通常、モデルをトレーニングする前にテキスト データを前処理する必要があります。前処理手順には、テキストの小文字への変換、句読点と数字の削除、ストップワードの削除、テキストのステミングまたは見出し語化が含まれます。具体的な手順は次のとおりです。

小文字テキスト

小文字テキストは、テキスト内のすべての文字を小文字に変換する一般的な処理ステップです。これにより、テキスト分類モデルの精度が向上します。たとえば、「He​​llo」と「hello」は大文字と小文字が区別されるため、モデルにとっては異なる 2 つの単語です。ただし、テキストを小文字に変換すると、同じ単語として扱われます。この処理方法により、大文字と小文字によってモデルに生じる干渉が排除され、モデルがテキストをより正確に理解して分類できるようになります。

句読点と数字の削除

句読点と数字の削除とは、テキストの複雑さを軽減し、モデル分析の精度を向上させるために、テキストからアルファベット以外の文字を削除することを指します。たとえば、句読点が考慮されていない場合、「こんにちは」と「こんにちは!」はテキスト分析モデルによって別の単語として扱われます。したがって、これらの非アルファベット文字を削除することは、モデルのパフォーマンスにとって重要です。

ストップワードの削除

ストップワードは言語では非常に一般的ですが、「the」、「and」、「in」など、ほとんど意味を持ちません。これらのストップワードを削除すると、データの次元が削減され、テキスト内のキーワードにさらに焦点を当てることができます。さらに、そうすることでノイズが軽減され、テキスト分類モデルの精度が向上します。

テキストの語幹解析または見出し語化

語幹解析と見出し語化は、単語を基本形式に戻すために使用される一般的な手法です。ステミングは主に、単語の接尾辞を削除することによって単語の語幹または語根を生成します。たとえば、「jumping」という単語を語幹化すると、結果の語幹は「jump」になります。この手法によりデータの次元を削減できますが、実際の単語ではない語幹が生成される場合があります。

これとは対照的に、見出し語化は、辞書または字句解析を使用して単語をその基本形に縮小するプロセスです。たとえば、「jumping」という単語は、実際の単語である「jump」に見出し語化されます。対照的に、ステミングはより単純ですが、精度が低く、計算コストが高くなります。

ステミングと見出し語化は、テキスト データの次元を削減し、モデル分析を容易にするのに役立ちます。ただし、これらの手法は情報損失を引き起こす可能性があるため、関連タスクでの使用は慎重に検討する必要があります。

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