Сегодня мы хотим рассказать вам об обработке естественного языка или NLP (Natural Language Processing)

Текстовые данные являются одними из наиболее распространенных источников информации. Они могут быть представлены в различных формах, таких как социальные медиа, отзывы, отчеты и т.д. Для дата-сайентиста важно знать основы обработки и анализа текстовых данных для успешного решения задач на NLP. Сейчас мы рассмотрим несколько ключевых концепций и методов, которые помогут вам в работе с текстовыми данными ??

Токенизация

Токенизация - это процесс разбиения текста на отдельные части, называемые токенами. Токены могут быть словами, символами, документами и другими элементами текста. Этот процесс позволяет нам работать с текстом на уровне отдельных элементов.

Удаление стоп-слов

В тексте часто встречаются слова, которые не несут особого смысла и не приносят стоящей информации, так называемые стоп-слова (например, "и", "или", "также"). Удаление стоп-слов может помочь снизить размерность данных и улучшить результаты анализа.

Векторизация

Векторизация - это процесс преобразования текста в числовую форму для последующего анализа. Существуют различные методы векторизации, такие как мешок слов (bag-of-words), TF-IDF (term frequency-inverse document frequency), word2vec и другие. Эти методы позволяют представить текст в виде числовых векторов, что упрощает работу с данными.

Частотный анализ

Частотный анализ - это метод, который позволяет определить наиболее часто встречаемые слова или фразы в тексте. Этот анализ может помочь выявить ключевые темы или понять, какая информация наиболее релевантна для исследования.

Классификация текста

Классификация текста - это задача определения принадлежности текста к одной или нескольким предопределенным категориям. Для этого используются различные алгоритмы машинного обучения, такие как наивный байесовский классификатор или метод опорных векторов. Это позволяет нам автоматически классифицировать текст и использовать полученные результаты для принятия решений.

Анализ тональности

Анализ тональности - это задача определения эмоциональной окраски текста, то есть определение, является ли текст позитивным, негативным или нейтральным. Этот анализ может быть полезен в различных областях, таких как маркетинг и обратная связь клиентов.

Отметим, что это основы. И рекомендуем с ними ознакомиться: знание этих методов поможет вам исследовать текстовые данные и извлекать из них нужную информацию.

Полезная статья на Хабре по этой теме ?? https://clck.ru/34fWyV

Источник: habr.com

Комментарии: