Kaedah pemprosesan pembelajaran mesin untuk data teks bahasa Inggeris

Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), terutamanya untuk tugasan penyemakan dan semakan pendua teks bahasa Inggeris, biasanya perlu pra-memproses data teks sebelum melatih model. Langkah-langkah prapemprosesan termasuk menukar teks kepada huruf kecil, mengalih keluar tanda baca dan nombor, mengalih keluar perkataan henti dan membendung atau melematkan teks. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

Teks huruf kecil

Teks huruf kecil ialah langkah pemprosesan biasa untuk menukar semua huruf dalam sekeping teks kepada huruf kecil. Melakukannya meningkatkan ketepatan model pengelasan teks. Contohnya, "Hello" dan "hello" ialah dua perkataan berbeza kepada model kerana ia sensitif huruf besar-besaran. Walau bagaimanapun, jika anda menukar teks kepada huruf kecil, ia akan dianggap sebagai perkataan yang sama. Kaedah pemprosesan ini boleh menghapuskan gangguan yang disebabkan oleh huruf besar dan kecil pada model, membolehkan model memahami dan mengklasifikasikan teks dengan lebih tepat.

Alih keluar tanda baca dan nombor

Mengalih keluar tanda baca dan nombor merujuk kepada mengalih keluar aksara bukan abjad daripada teks untuk mengurangkan kerumitan teks dan meningkatkan ketepatan analisis model. Contohnya, jika tanda baca tidak diambil kira, "Hello" dan "hello!" akan dianggap sebagai perkataan yang berbeza oleh model analisis teks. Oleh itu, mengalih keluar aksara bukan abjad ini adalah penting untuk prestasi model.

Padam perkataan henti

Kata henti sangat biasa dalam bahasa, tetapi mempunyai sedikit makna, seperti "the", "and", "in", dsb. Mengalih keluar kata henti ini boleh mengurangkan dimensi data dan lebih memfokuskan pada kata kunci dalam teks. Selain itu, berbuat demikian mengurangkan hingar dan meningkatkan ketepatan model pengelasan teks.

Stemming atau lemmatizing text

Stemming dan lemmatization ialah teknik biasa digunakan untuk mengurangkan perkataan kepada bentuk asasnya. Stemming terutamanya menghasilkan batang atau akar perkataan dengan membuang akhiran perkataan. Sebagai contoh, jika perkataan "lompat" berpunca, batang yang terhasil ialah "lompat". Teknik ini boleh mengurangkan dimensi data, tetapi kadangkala menghasilkan batang yang bukan perkataan sebenar.

Sebaliknya, lemmatisasi ialah proses mengurangkan perkataan kepada bentuk asasnya menggunakan kamus atau analisis leksikal. Sebagai contoh, perkataan "melompat" diubah menjadi "melompat," yang merupakan perkataan sebenar. Sebaliknya, stemming adalah lebih mudah, tetapi kurang tepat dan mahal dari segi pengiraan.

Stemming dan lemmatisasi membantu mengurangkan dimensi data teks dan memudahkan analisis model. Walau bagaimanapun, teknik ini boleh mengakibatkan kehilangan maklumat dan penggunaannya dalam tugas yang berkaitan harus dipertimbangkan dengan teliti.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah pemprosesan pembelajaran mesin untuk data teks bahasa Inggeris. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!