Verander het gezicht van uw bedrijf van chaos naar duidelijkheid

Voorverwerking van gegevens is een fundamentele en essentiële stap op het gebied van sentimentanalyse, een prominente tak van natuurlijke taalverwerking (NLP). Sentimentanalyse richt zich op het onderscheiden van de emoties en houdingen die worden uitgedrukt in tekstuele gegevens, zoals berichten op sociale media, productrecensies, feedback van klanten en online opmerkingen. Door het sentiment van gebruikers ten opzichte van bepaalde producten, services of onderwerpen te analyseren, biedt sentimentanalyse waardevolle inzichten die bedrijven en organisaties in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen, de publieke opinie te peilen en klantervaringen te verbeteren.

In het digitale tijdperk heeft de overvloed aan tekstuele informatie die beschikbaar is op internet, met name op platforms zoals Twitter, blogs en e-commercewebsites, geleid tot een exponentiële groei van ongestructureerde gegevens. Deze ongestructureerde aard vormt een uitdaging voor directe analyse, aangezien sentimenten niet eenvoudig kunnen worden geïnterpreteerd door traditionele machine learning-algoritmen zonder de juiste voorverwerking.

Het doel van gegevensvoorverwerking bij sentimentanalyse is om onbewerkte, ongestructureerde tekstgegevens om te zetten in een gestructureerd en schoon formaat dat gemakkelijk kan worden ingevoerd in modellen voor sentimentclassificatie. Tijdens deze voorbewerkingsfase worden verschillende technieken gebruikt om betekenisvolle kenmerken uit de tekst te halen en tegelijkertijd ruis en irrelevante informatie te elimineren. Het uiteindelijke doel is om de prestaties en nauwkeurigheid van het sentimentanalysemodel te verbeteren.

De rol van gegevensvoorverwerking bij sentimentanalyse

Gegevensvoorverwerking in de context van sentimentanalyse verwijst naar de reeks technieken en stappen die worden toegepast op onbewerkte tekstgegevens om deze om te zetten in een geschikt formaat voor sentimentclassificatietaken. Tekstgegevens zijn vaak ongestructureerd, waardoor het een uitdaging is om machine learning-algoritmen direct toe te passen voor sentimentanalyse. Voorverwerking helpt bij het extraheren van relevante functies en het elimineren van ruis, waardoor de nauwkeurigheid en effectiviteit van modellen voor sentimentanalyse worden verbeterd.

Het proces van gegevensvoorverwerking in sentimentanalyse omvat doorgaans de volgende stappen:

• Lagere behuizing: het omzetten van alle tekst naar kleine letters zorgt voor uniformiteit en voorkomt duplicatie van woorden met verschillende hoofdletters. Zo worden 'goed' en 'goed' als hetzelfde woord behandeld
• tokenization: Het opsplitsen van de tekst in afzonderlijke woorden of tokens is cruciaal voor het extraheren van kenmerken. Tokenisatie verdeelt de tekst in kleinere eenheden, waardoor het gemakkelijker wordt voor verdere analyse
• Het verwijderen van interpunctie: leestekens zoals komma's, punten en uitroeptekens dragen niet significant bij aan sentimentanalyse en kunnen worden verwijderd om ruis te verminderen
• Stopwoord verwijdering: Veel voorkomende woorden zoals 'de', 'en', 'is' enz., ook wel stopwoorden genoemd, worden verwijderd omdat ze weinig waarde toevoegen bij het bepalen van het sentiment en de nauwkeurigheid negatief kunnen beïnvloeden
• Lemmatisering or stammend: Lemmatisering reduceert woorden tot hun basis- of stamvorm, terwijl stamwoorden woorden tot hun basisvorm inkorten door voorvoegsels en achtervoegsels te verwijderen. Deze technieken helpen de dimensionaliteit van de kenmerkruimte te verminderen en de classificatie-efficiëntie te verbeteren
• Behandeling ontkenningen: ontkenningen in tekst, zoals 'niet goed' of 'niet leuk', kunnen het gevoel van de zin veranderen. Het correct afhandelen van ontkenningen is essentieel voor een nauwkeurige sentimentanalyse
• Verhogers hanteren: Versterkers, zoals 'zeer', 'extreem' of 'zeer', wijzigen het gevoel van een woord. Het op de juiste manier hanteren van deze versterkers kan helpen bij het vastleggen van het juiste sentiment
• Behandeling emoji's en speciale tekens: Emoji's en speciale tekens komen veel voor in tekstgegevens, vooral op sociale media. Het correct verwerken van deze elementen is cruciaal voor een nauwkeurige sentimentanalyse
• Omgaan met zeldzame of laagfrequente woorden: Zeldzame of weinig frequente woorden dragen mogelijk niet significant bij aan sentimentanalyse en kunnen worden verwijderd om het model te vereenvoudigen
• Vectorisering: Het omzetten van verwerkte tekstgegevens in numerieke vectoren is noodzakelijk om machine learning-algoritmen te laten werken. Technieken zoals Bag-of-Words (BoW) of TF-IDF worden hiervoor vaak gebruikt

Het voorbewerken van gegevens is een cruciale stap in sentimentanalyse omdat het de basis legt voor het bouwen van effectieve modellen voor sentimentclassificatie. Door onbewerkte tekstgegevens om te zetten in een schoon, gestructureerd formaat, helpt voorbewerking bij het extraheren van betekenisvolle kenmerken die het gevoel weerspiegelen dat in de tekst tot uiting komt.

Sentimentanalyse op filmrecensies, productfeedback of reacties op sociale media kunnen bijvoorbeeld veel baat hebben bij technieken voor het voorbewerken van gegevens. Het opschonen van tekstgegevens, het verwijderen van stopwoorden en het omgaan met ontkenningen en versterkers kan de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van sentimentclassificatiemodellen aanzienlijk verbeteren. Het toepassen van voorbewerkingstechnieken zorgt ervoor dat het sentimentanalysemodel zich kan focussen op de relevante informatie in de tekst en betere voorspellingen kan doen over het sentiment dat gebruikers uiten.

Invloed van gegevensvoorverwerking op tekstclassificatie

Tekstclassificatie is een belangrijk onderzoeksgebied waarbij tekstdocumenten in natuurlijke taal worden toegewezen aan vooraf gedefinieerde categorieën. Deze taak vindt toepassingen in verschillende domeinen, zoals onderwerpdetectie, spam-e-mailfiltering, sms-spamfiltering, identificatie van de auteur, classificatie van webpagina's en sentimentanalyse.

Het proces van tekstclassificatie bestaat doorgaans uit verschillende fasen, waaronder voorverwerking, kenmerkextractie, kenmerkselectie en classificatie.

Verschillende talen, verschillende resultaten

Talrijke onderzoeken hebben zich verdiept in de impact van methoden voor het voorbewerken van gegevens op de nauwkeurigheid van tekstclassificatie. Een aspect dat in deze onderzoeken wordt onderzocht, is of de effectiviteit van preprocessing-methoden varieert tussen talen.

Bijvoorbeeld, Een studie vergeleek de prestaties van voorverwerkingsmethoden voor Engelse en Turkse recensies. Uit de bevindingen bleek dat Engelse beoordelingen over het algemeen een grotere nauwkeurigheid bereikten vanwege verschillen in woordenschat, schrijfstijlen en de agglutinerende aard van de Turkse taal.

Dit suggereert dat taalspecifieke kenmerken een cruciale rol spelen bij het bepalen van de effectiviteit van verschillende datavoorverwerkingstechnieken voor sentimentanalyse.

Een systematische aanpak is de sleutel

Om de nauwkeurigheid van tekstclassificatie te verbeteren, onderzoekers aanraden het systematisch uitvoeren van een breed scala aan voorbewerkingstechnieken. De combinatie van verschillende voorverwerkingsmethoden is gunstig gebleken bij het verbeteren van de resultaten van sentimentanalyses.

Het verwijderen van stopwoorden bleek bijvoorbeeld de classificatienauwkeurigheid in sommige datasets aanzienlijk te verbeteren. Tegelijkertijd werden in andere datasets verbeteringen waargenomen met de omzetting van hoofdletters in kleine letters of spellingcorrectie. Dit benadrukt de noodzaak om te experimenteren met verschillende voorverwerkingsmethoden om de meest effectieve combinaties voor een bepaalde dataset te identificeren.

Bag-of-Words-weergave

De BOW-weergave (bag-of-words) is een veelgebruikte techniek in sentimentanalyse, waarbij elk document wordt weergegeven als een reeks woorden. Het voorbewerken van gegevens heeft een aanzienlijke invloed op de effectiviteit van de BOW-representatie voor tekstclassificatie.

Onderzoekers hebben uitgebreide en systematische experimenten uitgevoerd om de impact van verschillende combinaties van voorverwerkingsmethoden op benchmark-tekstcorpora te onderzoeken. De resultaten suggereren dat een doordachte selectie van voorverwerkingstechnieken kan leiden tot verbeterde nauwkeurigheid in sentimentanalysetaken.

Vereisten voor gegevensvoorverwerking

Om de nauwkeurigheid, efficiëntie en effectiviteit van deze processen te waarborgen, moet tijdens de voorverwerking van gegevens aan verschillende vereisten worden voldaan. Deze vereisten zijn essentieel voor het transformeren van ongestructureerde of onbewerkte gegevens in een schoon, bruikbaar formaat dat kan worden gebruikt voor verschillende gegevensgestuurde taken.

Volledigheid van gegevens

Een van de belangrijkste vereisten voor het voorbewerken van gegevens is ervoor te zorgen dat de dataset compleet is, met zo min mogelijk ontbrekende waarden. Ontbrekende gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige resultaten en vertekende analyses. Datawetenschappers moeten geschikte strategieën bepalen om met ontbrekende waarden om te gaan, zoals imputatie met gemiddelde of mediaanwaarden of het verwijderen van instanties met ontbrekende gegevens. De keuze van de aanpak hangt af van de impact van ontbrekende gegevens op de totale dataset en de specifieke analyse of het gebruikte model.

Gegevens opschonen

Gegevens opschonen is het proces van het identificeren en corrigeren van fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden in de dataset. Het omvat het verwijderen van dubbele records, het corrigeren van spelfouten en het omgaan met luidruchtige gegevens. Ruis in gegevens kan ontstaan ​​door fouten bij het verzamelen van gegevens, systeemstoringen of menselijke fouten.

Door deze problemen aan te pakken, zorgt het opschonen van gegevens ervoor dat de dataset vrij is van irrelevante of misleidende informatie, wat leidt tot verbeterde modelprestaties en betrouwbare inzichten.

Datatransformatie

Datatransformatie omvat het omzetten van gegevens in een geschikt formaat voor analyse en modellering. Deze stap omvat het schalen van numerieke kenmerken, het coderen van categorische variabelen en het transformeren van scheve distributies om betere modelconvergentie en -prestaties te bereiken.

---

Hoe een datawetenschapper te worden

---

Gegevenstransformatie speelt ook een cruciale rol bij het omgaan met verschillende schalen van functies, waardoor algoritmen elke functie tijdens de analyse gelijk kunnen behandelen

Ruisonderdrukking

Als onderdeel van de gegevensvoorverwerking is het verminderen van ruis essentieel voor het verbeteren van de gegevenskwaliteit. Ruis verwijst naar willekeurige fouten of irrelevante gegevenspunten die het modelleringsproces nadelig kunnen beïnvloeden.

Technieken zoals binning, regressie en clustering worden gebruikt om de gegevens glad te strijken en te filteren, ruis te verminderen en de algehele kwaliteit van de gegevensset te verbeteren.

Functie-engineering

Feature engineering omvat het creëren van nieuwe features of het selecteren van relevante features uit de dataset om de voorspellende kracht van het model te verbeteren. Het selecteren van de juiste set functies is cruciaal voor modelnauwkeurigheid en efficiëntie.

Feature engineering helpt irrelevante of overbodige features te elimineren, zodat het model zich richt op de belangrijkste aspecten van de data.

Omgaan met onevenwichtige gegevens

In sommige datasets kan er een onbalans zijn in de verdeling van klassen, wat leidt tot vertekende modelvoorspellingen. Bij het voorbewerken van gegevens moeten technieken als oversampling en undersampling worden gebruikt om de klassen in evenwicht te brengen en modelbias te voorkomen.

Dit is vooral belangrijk bij classificatie-algoritmen om eerlijke en nauwkeurige resultaten te garanderen.

Gegevens integratie

Data-integratie omvat het combineren van data uit verschillende bronnen en formaten tot een uniforme en consistente dataset. Het zorgt ervoor dat de gegevens die worden gebruikt bij analyse of modellering alomvattend en alomvattend zijn.

Integratie helpt ook duplicatie en redundantie van gegevens te voorkomen en biedt een uitgebreid overzicht van de informatie.

Verkennende data-analyse (EDA)

Voordat gegevens worden voorverwerkt, is het uitvoeren van verkennende gegevensanalyse cruciaal om de kenmerken van de gegevensset te begrijpen, patronen te identificeren, uitschieters te detecteren en ontbrekende waarden te valideren.

EDA geeft inzicht in de datadistributie en informeert de selectie van geschikte voorverwerkingstechnieken.

Door tijdens de voorverwerking van gegevens aan deze vereisten te voldoen, kunnen organisaties de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van hun datagestuurde analyses, machine learning-modellen en datamining-inspanningen waarborgen. Een goede gegevensvoorverwerking legt de basis voor succesvolle gegevensgestuurde besluitvorming en stelt bedrijven in staat om waardevolle inzichten uit hun gegevens te halen.

Wat zijn de beste tools voor gegevensvoorverwerking van 2023?

In 2023 zijn verschillende tools voor gegevensvoorverwerking naar voren gekomen als topkeuzes voor datawetenschappers en analisten. Deze tools bieden een breed scala aan functionaliteiten om complexe gegevensvoorbereidingstaken efficiënt uit te voeren.

Hier zijn enkele van de beste tools voor gegevensverwerking van 2023:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI is een uitgebreide tool voor gegevensvoorbereiding waarmee gebruikers rapporten kunnen maken met meerdere complexe gegevensbronnen. Het biedt veilige integratie met verschillende bronnen en beschikt over een gebruiksvriendelijke interface voor slepen en neerzetten voor het maken van rapporten.

De tool maakt ook gebruik van AI-mogelijkheden voor het automatisch verstrekken van attribuutnamen en korte beschrijvingen voor rapporten, waardoor het gebruiksvriendelijk en efficiënt is voor gegevensvoorbereiding.

De afgelopen weken heeft Microsoft inclusief Power BI in Microsoft Fabric, die het op de markt brengt als de absolute oplossing voor uw dataproblemen.

Tableau

Tableau is een krachtige tool voor gegevensvoorbereiding die dient als een solide basis voor gegevensanalyse. Het staat bekend om zijn vermogen om verbinding te maken met vrijwel elke database en biedt functies zoals herbruikbare gegevensstromen en het automatiseren van repetitief werk.

Met zijn gebruiksvriendelijke interface en drag-and-drop-functionaliteit maakt Tableau de creatie van interactieve datavisualisaties en dashboards mogelijk, waardoor het toegankelijk wordt voor zowel technische als niet-technische gebruikers.

Trifacta

Trifacta is een tool voor gegevensprofilering en wrangling die opvalt door zijn rijke functies en gebruiksgemak. Het biedt data-engineers en -analisten verschillende functionaliteiten voor het opschonen en voorbereiden van data.

Het platform biedt machine learning-modellen, waardoor gebruikers kunnen communiceren met vooraf gedefinieerde codes en opties kunnen selecteren op basis van zakelijke vereisten.

Talend

De tool Talend Data Preparation staat bekend om zijn uitgebreide set tools voor het opschonen en transformeren van gegevens. Het vergemakkelijkt data-engineers bij het uitvoeren van taken zoals het omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters, redundante gegevens, schaling, onevenwichtige gegevens en meer.

Bovendien biedt het machine learning-modellen voor gegevensvoorbereiding.

Toad-gegevenspunt

Toad Data Point is een gebruiksvriendelijke tool die het opvragen en bijwerken van gegevens met SQL eenvoudig en efficiënt maakt. De click-of-a-button-functionaliteit stelt gebruikers in staat om eenvoudig query's te schrijven en bij te werken, waardoor het een waardevolle aanwinst is in de datatoolbox voor datavoorbereiding en -transformatie.

Power Query (onderdeel van Microsoft Power BI en Excel)

Power Query is een onderdeel van Microsoft Power BI, Excel en andere toepassingen voor gegevensanalyse, ontworpen voor gegevensextractie, conversie en laden (ETL) uit diverse bronnen in een gestructureerd formaat dat geschikt is voor analyse en rapportage.

Het vergemakkelijkt het voorbereiden en transformeren van gegevens via de gebruiksvriendelijke interface en biedt een breed scala aan mogelijkheden voor gegevenstransformatie.

---

Uitgelicht beeldtegoed: Afbeelding door rawpixel.com on Freepik.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2023/07/28/data-preprocessing-steps-requirements/