自然言語処理におけるデータ前処理の性能検証 - Qiita
はじめに 機械学習のシステム化に際して、データの前処理に要する時間やリソースを考慮し、設計に活かすノウハウが求められています。 本投稿では、自然言語を対象としたデータ前処理の概要と、感情極性分析の実装例であるchABSA-datasetにおけるデータ前処理を題材とした性能検証結果を紹介します。 投稿一覧 1. 自然言語処理とその前処理の概要 2. 自然言語処理におけるデータ前処理の性能検証 ... 本投稿 本投稿の目次は以下です。 3. 自然言語処理の前処理に必要となるリソースと処理時間の例 3.1 検証環境 3.2 実験内容 3.2.1 実験の流れ 3.2.2 分かち書きのライブラリ比較 (1) 依存ライブラリ (2) コード内での処理(関数)の呼び出し方 (3) コード内でのI/Oデータ形式 3.3 実験結果 3.4 実験結果の考察 まとめ 3. 自然言語処理の前処理に必要となるリソー
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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