پیش پردازش متن برای NLP: یک راهنمای گام به گام برای تمیز کردن داده های متن خام

پردازش زبان طبیعی (NLP) در قلب بسیاری از برنامه های پیشگامانه ، از چت بابات و دستیاران مجازی گرفته تا تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه ماشین قرار دارد. با این حال ، قبل از اینکه هر مدل NLP بتواند به طور مؤثر عمل کند ، داده های متن خام باید تحت پردازش قرار بگیرند. این مرحله مهم تضمین می کند که متن تمیز ، استاندارد و آماده برای تجزیه و تحلیل است و مدل ها را قادر می سازد تا بینش های معنی دار را استخراج کرده و پیش بینی های دقیقی انجام دهند.

ساخت یک پروژه پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل چندین مرحله کلیدی ، از جمع آوری داده های متن خام گرفته تا استقرار یک مدل کاملاً کاربردی است. هر مرحله نقش مهمی در اطمینان از دقیق بودن ، کارآمد و قابل اعتماد بودن سیستم NLP دارد. تصویر بالا به صورت مرحله به مرحله از یک خط لوله معمولی NLP نشان می دهد.

در این بخش ، مراحل اساسی پیش پردازش متن – از نشانه گذاری تا تشخیص زبان – را بررسی خواهیم کرد و نحوه اجرای آنها را با استفاده از پایتون نشان می دهیم. این که آیا شما یک مبتدی هستید یا یک دانشمند داده با تجربه ، این رویکرد دستی به شما کمک می کند تا نحوه تبدیل متن بدون ساختار را به یک قالب مناسب برای برنامه های NLP تبدیل کنید. بیایید شروع کنیم! 🚀

مقاله کامل در اینجا