Kuidas eelnevalt töödelda teksti: milliseid stop-sõnu ja punktuatsiooni eemaldada, kasutada stemmingut või lemmatizationit?

Teksti eelne töötlus sõltub ülesandest, kuid üldised sammud hõlmavad:

• ** Punktuatsiooni ja erimärkide eemaldamine**: tavaliselt eemaldatakse, et puhastada tekst müra eest.
• Stop-sõnade eemaldamine: sõnad, mis esinevad sageli, kuid on vähe informatiivsed (näiteks "ja", "s" või "peal"). See aitab vähendada sõnastiku suurust ja parandada mudeli kvaliteeti.
• Lemmatiseerimine ja juurimine:
  • Juurimine — sõnade lõikamine juuri (näiteks "töö", "töötanud" → "töö"). Kiire, kuid võib olla karm.
  • Lemmatiseerimine — sõna viimine selle normaalsesse vormi (lemma), võttes arvesse konteksti ja kõneosa (näiteks "töötanud" → "tööta"). Täpsem, kuid nõuab rohkem ressursse.

Valik juurimise ja lemmatiseerimise vahel sõltub ülesandest:

• Kiire prototüüpimise ja kui täpsus ei ole kriitiline — juurimine.
• Ülesannete puhul, kus on oluline täpsus ja mõte — lemmatiseerimine.

Näide Pythonis NLTK raamatukoguga:

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import string

nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

text = "See on näidetekst, mida tuleb eelne töödelda!"

# Punktuatsiooni eemaldamine
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

# Tokeniseerimine
words = text.lower().split()

# Stop-sõnade eemaldamine
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
filtered_words = [w for w in words if w not in stop_words]

# Lemmatiseerimine
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize(w) for w in filtered_words]

print(lemmatized_words)

Oluline on kohandada eelne töötlus konkreetse ülesande ja keele jaoks.