自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? **自然言語処理に前処理は不可欠です。**テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: [Deep learning for computational biology](http://msb.embopress.org/content/12/7/878) 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその

[fuba]

もっと汚れたデータセットを使わないと差はわからなさそうだなという感じはする

[syunna]

自然言語処理をやるときに思い出すこと

[kent-where-the-light-is]

“トップワードというのは自然言語処理する際に一般的で役に立たない等の理由で処理対象外とする単語のことです。たとえば、助詞や助動詞などの機能語(「は」「の」「です」「ます」など)が挙げられます。これらの単

[minamishinji]

よくまとまってる。

[maltz8]

“本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法

[ottonove]

自然言語処理

[havanap]

前処理エンジニアリング

[a_bicky]

良いまとめなんだけど、分類問題で一番効くのは名寄せな気がするから、NLP 初心者向けとしては「前処理の威力ってそんなものか」になりそう

[kabacsharp]

形態素解析重要なのね。。。

[houyhnhm]

丁寧な仕事。

[torinky]

自然言語処理における前処理の種類とその威力

[masa-wo]

good work.

[jhanx]

読みやすい！

[otochanpngn]

とても分かりやすい

[bungoume]

“https://regex101.com/”

[ofayoyuly]

そーかな

[hide_o_55]

タスクにもよるけど、タグは除去するだけじゃなくて、文を解析する際のメタ情報(見出しか否かとか)として活用することもあるよね

[kaz_uki_1014]

自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita 自然言語処理に前処理は不可欠です。 テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ

[santo]

日本語は面倒。

[newmind]

TF-IDFで精度とか言われても困りません？ 単語数減ったら処理速度上がって当然だし。 あと精度高めたいならURL除去しないほうがいいよね

[efcl]

自然言語の前処理の手法について。 ノイズデータや解析の邪魔となる部分を取り除くクリーニング手法について。

[itouhiro]

「テキスト内ノイズ（HTMLタグなど）を除去。単語の分割処理：新語対応。単語の正規化：文字種の統一（ﾈｺ、ネコ）・数字は0にする・表記揺れの統一（ソニー、Sony）。処理対象外語を除去。ベクトルに変換」

[daikiueda]

前処理は「精度に影響しない範囲で、処理時間を短縮するためのもの」という理解で合ってるかな？

[fufufukakaka]

後世に残して行きたいよいまとめ

[gayou]

前処理は大事。

[Nyoho]

こういう記事が読みたかった。ありがとうございます。

[chezou]

良いまとめ

[oich]

前処理

[suquiya0]

めもぐもぐ。

[rokujyouhitoma]

NLPの下ごしらえ。

[braitom]

自然言語処理をする上で逃げることができない前処理についてまとめられている。どのような前処理が必要なのかが説明と具体的な方法とともにまとまっていて非常に分かりやすい。