L'importance et les méthodes de tokenisation, de mappage et de remplissage des données textuelles pour l'amélioration

Afin d'effectuer des tâches d'apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel, le texte doit être converti en une représentation numérique, appelée augmentation des données textuelles. L'amélioration des données texte comprend généralement trois étapes : la tokenisation, le mappage et le remplissage.

1. Tokenisation

La tokenisation est le processus de conversion de texte en mots ou jetons individuels. Il divise le texte en mots ou jetons indépendants afin que les ordinateurs puissent le comprendre et le traiter. Lors de la tokenisation, nous devons prendre en compte diverses situations telles que les abréviations, les traits d'union, les chiffres et les signes de ponctuation. Les méthodes de tokenisation couramment utilisées incluent les expressions régulières délimitées par des espaces et des caractères, ainsi que les boîtes à outils en langage naturel telles que NLTK et spaCy. Ces méthodes peuvent sélectionner des méthodes appropriées pour la tokenisation en fonction de besoins spécifiques et des caractéristiques linguistiques. La tokenisation est une étape importante dans le traitement du langage naturel, qui constitue la base de l'analyse de texte ultérieure et de la création de modèles de langage.

2. Cartographie

La cartographie est le processus de conversion de texte tokenisé sous forme numérique. Grâce au mappage, chaque mot ou jeton reçoit un identifiant numérique unique afin que les ordinateurs puissent traiter le texte. Les méthodes de cartographie couramment utilisées incluent les modèles de sacs de mots, TF-IDF et les intégrations de mots. Ces méthodes aident les ordinateurs à comprendre et à analyser les données textuelles.

1) Modèle de sac de mots : le modèle de sac de mots est une méthode courante pour convertir du texte en forme vectorielle. Dans le modèle du sac de mots, chaque mot ou jeton est considéré comme une caractéristique et le texte est représenté sous forme de vecteur, où la valeur de chaque caractéristique représente le nombre de fois qu'elle apparaît dans le texte. Le modèle du sac de mots ignore la relation et l’ordre entre les mots.

2) TF-IDF : TF-IDF est une méthode d'enrichissement basée sur le modèle du sac de mots, qui prend en compte l'importance des mots dans le texte. TF-IDF compare la fréquence d'un mot avec la fréquence du mot dans l'ensemble du corpus pour déterminer l'importance du mot dans le texte. TF-IDF peut réduire l'impact des mots courants sur le texte tout en augmentant le poids des mots rares.

3) Incorporation de mots : L'intégration de mots est une technique qui mappe les mots dans un espace vectoriel continu. En intégrant des mots dans un espace vectoriel, les relations et les informations sémantiques entre les mots peuvent être capturées. Les algorithmes d'intégration de mots courants incluent Word2Vec et GloVe.

3. Remplissage

Le remplissage est le processus de conversion du texte en une longueur fixe. Dans les modèles d'apprentissage automatique, un vecteur de longueur fixe est généralement requis en entrée, le texte doit donc être complété à une longueur fixe. Les méthodes de remplissage couramment utilisées comprennent le remplissage vers l'avant et le remplissage vers l'arrière.

Remplissage avant : dans le remplissage avant, le texte est ajouté à l'avant du vecteur pour atteindre une longueur fixe. Si le texte est plus court que la longueur fixe, 0 est ajouté au début du texte jusqu'à ce que la longueur fixe soit atteinte.

Remplissage arrière : dans le remplissage arrière, le texte est ajouté à l'arrière du vecteur sur une longueur fixe. Si le texte est plus court que la longueur fixe, 0 est ajouté après le texte jusqu'à ce que la longueur fixe soit atteinte.

En général, la tokenisation, le mappage et le remplissage sont des techniques importantes pour convertir des données textuelles en une forme numérique pouvant être utilisée pour l'apprentissage automatique. Ces techniques permettent non seulement aux algorithmes d’apprentissage automatique de mieux comprendre les données textuelles, mais améliorent également la précision et l’efficacité des algorithmes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!