웹 텍스트 데이터 정리 과정 및 예시(예제 코드)

이 글의 내용은 웹 텍스트 데이터 정리 과정과 예시(예제 코드)에 관한 내용입니다. 참고할 만한 가치가 있으니 도움이 필요한 분들에게 도움이 되길 바랍니다.

오늘날 데이터의 80% 이상이 구조화되지 않았습니다. 텍스트 데이터 전처리는 데이터 분석 전의 유일한 방법입니다. 사용 가능한 대부분의 텍스트 데이터는 본질적으로 구조화되지 않고 잡음이 많으므로 데이터를 처리하기 위해 더 나은 통찰력이 필요하거나 더 나은 알고리즘을 구축해야 합니다.

우리는 소셜 미디어 데이터가 고도로 구조화되어 있지 않으며 비공식적인 의사소통으로 인해 철자 오류, 잘못된 문법, 속어 사용, URL, 불용어, 표현 등 불필요한 내용이 있다는 것을 알고 있습니다.

당신이 관심이 있다고 가정할 때 일반적인 비즈니스 질문: 이것은 팬들 사이에서 더 인기 있는 iPhone의 기능입니다. 아래에서 iPhone과 관련된 소비자 의견에 대한 트윗을 추출했습니다.

다음은 이 트윗에 대한 텍스트 전처리입니다.

1. HTML 문자 제거 :

웹에서 얻은 데이터에는 일반적으로

이는 정보를 복잡한 기호에서 간단하고 이해하기 쉬운 문자로 변환하는 프로세스입니다. 텍스트 데이터는 "Latin", "UTF8" 등과 같은 다양한 형태의 디코딩이 적용될 수 있습니다. 따라서 더 나은 분석을 위해서는 전체 데이터를 표준 인코딩 형식으로 유지하는 것이 필요합니다. UTF-8 인코딩은 널리 허용되고 권장됩니다.号 撇 撇 撇 撇 撇 撇

: 본문의 의미를 피하기 위해 기사의 적절한 구조를 유지하고 문맥에 문법이 없는 규칙을 준수하는 것이 좋습니다. 아포스트로피를 사용하면 명확성의 가능성이 높아집니다.

예를 들어 “it’s는 it is or it has”의 축약형입니다.

모든 아포스트로피는 표준사전으로 변환해야 합니다. 모호성을 제거하기 위해 가능한 모든 키워드의 조회 테이블을 사용할 수 있습니다.

                                                          4. 불용어 제거: 데이터 분석이 단어 수준에서 데이터 중심으로 이루어져야 하는 경우 자주 발생하는 단어(불용어)를 삭제해야 합니다. 긴 불용어 목록을 생성하거나 사전 정의된 언어별 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

5. 구두점 삭제: 모든 구두점은 우선순위에 따라 처리되어야 합니다. 예: ",", ",", "?" "중요한 구두점은 유지해야 하며 다른 구두점은 삭제해야 합니다.

6. 표현식 삭제: 텍스트 데이터(일반적으로 음성 전사)에는 다음과 같은 인간 표현이 포함될 수 있습니다. [웃음], [울음], [청중 일시 중지] 이러한 표현은 일반적으로 음성 내용과 관련이 없으므로 제거해야 합니다. 이 경우 간단한 정규 표현식이 유용할 수 있습니다.

7. 추가 단어 분할: 사람은 in. 소셜 포럼에서 생성된 텍스트 데이터는 본질적으로 완전히 비공식적입니다. 대부분의 트윗에는 RayyDay, PrimeCythOrth 등과 같은 여러 추가 단어가 포함됩니다. 이러한 엔터티는 간단한 규칙과 정규식을 통해 분할될 수 있습니다.

8. 속어 조회: 마찬가지로 소셜 미디어에는 대부분의 속어가 포함되어 있습니다. 이러한 단어는 자유 텍스트를 만들기 위해 표준 단어로 변환되어야 합니다. LUV와 같은 단어는 속어 조회로 변환됩니다. 변환을 위한 검색 사전으로 사용할 수 있는 모든 가능한 속어 목록을 제공하는 정보 소스가 인터넷에 많이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. I looooveee"는 "I love you"여야 합니다. 간단한 규칙과 정규 표현식이 이러한 상황을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

10. URL 제거: 텍스트 데이터의 URL 및 하이퍼링크는 제거되어야 합니다. 댓글, 코멘트 및 트윗.

위는

HTML 비디오 튜토리얼

에 대해 더 알고 싶다면 PHP 중국어 웹사이트를 주목하세요.

위 내용은 웹 텍스트 데이터 정리 과정 및 예시(예제 코드)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!