영어 텍스트 데이터의 머신러닝 처리 방법

자연어 처리(NLP) 분야에서는 특히 영어 텍스트의 중복 확인 및 검토 작업의 경우 일반적으로 모델을 학습하기 전에 텍스트 데이터를 전처리하는 것이 필요합니다. 전처리 단계에는 텍스트를 소문자로 변환, 구두점 및 숫자 제거, 중지 단어 제거, 텍스트 형태소 분석 또는 표제어 추출이 포함됩니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

소문자 텍스트

소문자 텍스트는 텍스트의 모든 문자를 소문자로 변환하는 일반적인 처리 단계입니다. 이렇게 하면 텍스트 분류 모델의 정확도가 향상됩니다. 예를 들어 "Hello"와 "hello"는 대소문자를 구분하므로 모델에서는 서로 다른 두 단어입니다. 그러나 텍스트를 소문자로 변환하면 동일한 단어로 처리됩니다. 이러한 처리 방법을 사용하면 대문자와 소문자로 인한 모델의 간섭을 제거할 수 있어 모델이 텍스트를 보다 정확하게 이해하고 분류할 수 있습니다.

구두점 및 숫자 제거

구두점 및 숫자 제거는 텍스트에서 알파벳이 아닌 문자를 제거하여 텍스트 복잡성을 줄이고 모델 분석의 정확성을 높이는 것을 의미합니다. 예를 들어 구두점을 고려하지 않으면 "Hello"와 "hello!"는 텍스트 분석 모델에서 다른 단어로 처리됩니다. 따라서 이러한 알파벳이 아닌 문자를 제거하는 것은 모델 성능에 매우 중요합니다.

불용어 삭제

불용어는 언어에서 매우 흔하지만 "the", "and", "in" 등과 같이 의미가 거의 없습니다. 이러한 불용어를 제거하면 데이터 차원이 줄어들고 텍스트의 키워드에 더 집중할 수 있습니다. 또한 이렇게 하면 노이즈가 줄어들고 텍스트 분류 모델의 정확도가 향상됩니다.

텍스트 형태소 분석 또는 원형 추출

형태소 분석 및 원형 분석은 단어를 기본 형태로 줄이는 데 사용되는 일반적인 기술입니다. 형태소 분석은 주로 단어의 접미사를 제거하여 단어 줄기나 어근을 생성합니다. 예를 들어, "jumping"이라는 단어가 어간형인 경우 결과 어간은 "jump"입니다. 이 기술을 사용하면 데이터의 차원성을 줄일 수 있지만 때로는 실제 단어가 아닌 어간이 생성되는 경우도 있습니다.

반면, 표제어 분석은 사전이나 어휘 분석을 사용하여 단어를 기본 형태로 줄이는 프로세스입니다. 예를 들어, "jumping"이라는 단어는 실제 단어인 "jump"로 표제어로 정리됩니다. 대조적으로 형태소 분석은 더 간단하지만 정확도가 낮고 계산 비용이 많이 듭니다.

형태소 분석 및 원형 추출은 텍스트 데이터의 차원을 줄이고 모델 분석을 용이하게 하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 기술은 정보 손실을 초래할 수 있으므로 관련 작업에서의 사용을 신중하게 고려해야 합니다.

위 내용은 영어 텍스트 데이터의 머신러닝 처리 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!