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 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 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(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
acts-as-taggable-onとtag-itでRailsアプリの投稿ページにタグ付け機能を追加する | 9bar
@user .tag_list = " awesome, slick, hefty " @user .save @user .reload @user .tags => [ #</p><actsastaggableon::tag id:="" 1,="" name:="" "awesome",="" taggings_count:="" 1="">, #<actsastaggableon::tag id:="" 2,="" name:="" "slick",="" taggings_count:="" 1="">, #<actsastaggableon::tag id:="" 3,="" name:="" "hefty",="" taggings_count:="" 1="">] こんな感じで動作します。これを投稿画面のUIを通じて行うためにはviewに少し手を入れる必要がありますが、そ
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