Поверніть обличчя свого бізнесу від хаосу до ясності

Попередня обробка даних є фундаментальним і важливим кроком у галузі аналізу настроїв, видатної галузі обробки природної мови (NLP). Аналіз настроїв зосереджується на розпізнаванні емоцій і ставлень, виражених у текстових даних, таких як публікації в соціальних мережах, огляди продуктів, відгуки клієнтів і онлайн-коментарі. Аналізуючи настрої користувачів щодо певних продуктів, послуг або тем, аналіз настроїв надає цінну інформацію, яка дає змогу компаніям і організаціям приймати обґрунтовані рішення, оцінювати громадську думку та покращувати взаємодію з клієнтами.

У цифрову епоху велика кількість текстової інформації, доступної в Інтернеті, особливо на таких платформах, як Twitter, блоги та веб-сайти електронної комерції, призвела до експоненційного зростання неструктурованих даних. Така неструктурованість створює проблеми для прямого аналізу, оскільки настрої неможливо легко інтерпретувати традиційними алгоритмами машинного навчання без належної попередньої обробки.

Метою попередньої обробки даних в аналізі настроїв є перетворення необроблених неструктурованих текстових даних у структурований і чистий формат, який можна легко вводити в моделі класифікації настроїв. Під час цієї фази попередньої обробки використовуються різні методи, щоб виділити значущі елементи з тексту, одночасно усуваючи шум і нерелевантну інформацію. Кінцевою метою є підвищення ефективності та точності моделі аналізу настроїв.

Роль попередньої обробки даних в аналізі настроїв

Попередня обробка даних у контексті аналізу настроїв стосується набору методів і кроків, застосованих до необроблених текстових даних для перетворення їх у відповідний формат для завдань класифікації настроїв. Текстові дані часто неструктуровані, що ускладнює пряме застосування алгоритмів машинного навчання для аналізу настроїв. Попередня обробка допомагає виділити релевантні функції та усунути шум, покращуючи точність і ефективність моделей аналізу настрою.

Процес попередньої обробки даних в аналізі настроїв зазвичай включає такі кроки:

• Нижній регістр: Перетворення всього тексту на малі літери забезпечує одноманітність і запобігає повторенню слів із різними регістрами. Наприклад, «добре» та «добре» розглядатимуться як одне й те саме слово
• Токенізація: Розбиття тексту на окремі слова чи лексеми має вирішальне значення для виділення функцій. Токенізація ділить текст на менші частини, що полегшує подальший аналіз
• Видалення пунктуація: знаки пунктуації, як-от коми, крапки та знаки оклику, не сприяють значному аналізу настроїв і можуть бути видалені, щоб зменшити шум
• Стоп-слово видалення: слова, які часто зустрічаються, як-от «the», «and», «is» тощо, відомі як стоп-слова, видаляються, оскільки вони не мають великої цінності для визначення настрою та можуть негативно вплинути на точність
• Лематизація or Стерління: Лематизація скорочує слова до їх основи або кореневої форми, тоді як коріння скорочує слова до їх основної форми шляхом видалення префіксів і суфіксів. Ці методи допомагають зменшити розмірність простору ознак і підвищити ефективність класифікації
• Обробка заперечення: заперечення в тексті, як-от «недобре» або «не сподобалося», можуть змінити настрій речення. Правильна обробка заперечень є важливою для забезпечення точного аналізу настроїв
• Інтенсифікатори обробки: Інтенсифікатори, як-от «дуже», «надзвичайно» або «дуже» змінюють зміст слова. Правильне поводження з цими підсилювачами може допомогти вловити правильний настрій
• Обробка емодзі та спеціальні символи: Емодзі та спеціальні символи часто зустрічаються в текстових даних, особливо в соціальних мережах. Правильна обробка цих елементів має вирішальне значення для точного аналізу настроїв
• Робота з рідкісними або низькочастотними словами: Рідкісні або низькочастотні слова можуть не сприяти значному аналізу настроїв і можуть бути видалені для спрощення моделі
• Векторизація: Перетворення оброблених текстових даних у числові вектори необхідно для роботи алгоритмів машинного навчання. Для цієї мети зазвичай використовуються такі методи, як Bag-of-Words (BoW) або TF-IDF

Попередня обробка даних є критично важливим етапом аналізу настроїв, оскільки вона закладає основу для створення ефективних моделей класифікації настроїв. Перетворюючи необроблені текстові дані в чистий, структурований формат, попередня обробка допомагає витягувати значущі характеристики, які відображають почуття, виражені в тексті.

Наприклад, аналіз настроїв щодо рецензій на фільми, відгуків про продукти чи коментарів у соціальних мережах може отримати значну користь від методів попередньої обробки даних. Очищення текстових даних, видалення стоп-слів і обробка заперечень і підсилювачів можуть значно підвищити точність і надійність моделей класифікації настроїв. Застосування методів попередньої обробки гарантує, що модель аналізу настроїв може зосередитися на відповідній інформації в тексті та робити кращі прогнози щодо настроїв, висловлених користувачами.

Вплив попередньої обробки даних на класифікацію тексту

Класифікація текстів є важливою областю досліджень, яка передбачає віднесення текстових документів природною мовою до попередньо визначених категорій. Це завдання знаходить застосування в різних областях, таких як виявлення тем, фільтрація спаму електронної пошти, фільтрація спаму SMS, ідентифікація автора, класифікація веб-сторінок і аналіз настроїв.

Процес класифікації тексту зазвичай складається з кількох етапів, включаючи попередню обробку, виділення ознак, вибір ознак і класифікацію.

Різні мови, різні результати

Численні дослідження вивчали вплив методів попередньої обробки даних на точність класифікації тексту. Одним з аспектів, досліджених у цих дослідженнях, є те, чи відрізняється ефективність методів попередньої обробки між мовами.

Так, наприклад, дослідження порівняли продуктивність методів попередньої обробки для оглядів англійською та турецькою мовами. Висновки показали, що огляди англійською мовою загалом досягли вищої точності через відмінності у лексиці, стилях написання та аглютинативній природі турецької мови.

Це свідчить про те, що особливості мови відіграють вирішальну роль у визначенні ефективності різних методів попередньої обробки даних для аналізу настроїв.

Головне — системний підхід

Щоб підвищити точність класифікації тексту, рекомендують дослідники систематичне виконання різноманітних методів попередньої обробки. Поєднання різних методів попередньої обробки виявилося корисним для покращення результатів аналізу настроїв.

Наприклад, виявлено, що видалення стоп-слова значно підвищує точність класифікації в деяких наборах даних. У той же час в інших наборах даних спостерігалися покращення з перетворенням великих літер на малі або виправленням орфографії. Це підкреслює необхідність експериментувати з різними методами попередньої обробки, щоб визначити найбільш ефективні комбінації для певного набору даних.

Представлення Bag-of-Words

Представлення сумки слів (BOW) — це широко використовувана техніка в аналізі настроїв, де кожен документ представлено як набір слів. Попередня обробка даних значно впливає на ефективність представлення BOW для класифікації тексту.

Дослідники провели масштабні та систематичні експерименти, щоб дослідити вплив різних комбінацій методів попередньої обробки на тестові корпуси текстів. Результати свідчать про те, що продуманий вибір методів попередньої обробки може призвести до підвищення точності завдань аналізу настрою.

Вимоги до попередньої обробки даних

Щоб забезпечити точність, ефективність і дієвість цих процесів, під час попередньої обробки даних має бути виконано кілька вимог. Ці вимоги необхідні для перетворення неструктурованих або необроблених даних у чистий, зручний формат, який можна використовувати для різноманітних завдань, керованих даними.

Повнота даних

Однією з основних вимог до попередньої обробки даних є забезпечення повного набору даних із мінімальною кількістю відсутніх значень. Відсутні дані можуть призвести до неточних результатів і упередженого аналізу. Фахівці з даних повинні визначитися з відповідними стратегіями обробки відсутніх значень, як-от імпутація із середніми чи медіанними значеннями або видалення екземплярів із відсутніми даними. Вибір підходу залежить від впливу відсутніх даних на загальний набір даних і конкретного аналізу чи моделі, що використовується.

Очищення даних

Очищення даних — це процес виявлення та виправлення помилок, невідповідностей і неточностей у наборі даних. Він передбачає видалення дублікатів записів, виправлення орфографічних помилок і обробку шумних даних. Шум у даних може виникати через помилки збору даних, системні збої або людські помилки.

Вирішуючи ці проблеми, очищення даних гарантує, що набір даних вільний від нерелевантної або оманливої ​​інформації, що призводить до покращення продуктивності моделі та достовірної інформації.

Перетворення даних

Перетворення даних передбачає перетворення даних у відповідний формат для аналізу та моделювання. Цей крок включає масштабування числових характеристик, кодування категоріальних змінних і перетворення викривлених розподілів для досягнення кращої конвергенції та продуктивності моделі.

---

Як стати науковцем з даних

---

Перетворення даних також відіграє вирішальну роль у роботі з різними масштабами функцій, дозволяючи алгоритмам обробляти кожну функцію однаково під час аналізу

Зменшення шуму

Як частина попередньої обробки даних, зменшення шуму є життєво важливим для підвищення якості даних. Шум відноситься до випадкових помилок або нерелевантних точок даних, які можуть негативно вплинути на процес моделювання.

Такі методи, як групування, регресія та кластеризація, використовуються для згладжування та фільтрації даних, зменшення шуму та покращення загальної якості набору даних.

Особливість інженерії

Розробка функцій передбачає створення нових функцій або вибір відповідних функцій із набору даних для покращення передбачуваної потужності моделі. Вибір правильного набору функцій має вирішальне значення для точності та ефективності моделі.

Розробка функцій допомагає усунути нерелевантні або зайві функції, гарантуючи, що модель зосереджується на найважливіших аспектах даних.

Обробка незбалансованих даних

У деяких наборах даних може бути дисбаланс у розподілі класів, що призводить до упереджених прогнозів моделі. Попередня обробка даних повинна включати такі методи, як надмірна та недостатня вибірка, щоб збалансувати класи та запобігти зміщенням моделі.

Це особливо важливо в алгоритмах класифікації для забезпечення справедливих і точних результатів.

Інтеграція даних

Інтеграція даних передбачає об’єднання даних із різних джерел і форматів у єдиний узгоджений набір даних. Це гарантує, що дані, які використовуються в аналізі чи моделюванні, є вичерпними та вичерпними.

Інтеграція також допомагає уникнути дублювання та надмірності даних, забезпечуючи повне уявлення про інформацію.

Дослідницький аналіз даних (EDA)

Перед попередньою обробкою даних важливо провести пошуковий аналіз даних, щоб зрозуміти характеристики набору даних, виявити закономірності, виявити викиди та перевірити відсутні значення.

EDA надає розуміння розподілу даних і інформує про вибір відповідних методів попередньої обробки.

Дотримуючись цих вимог під час попередньої обробки даних, організації можуть забезпечити точність і надійність своїх аналізів на основі даних, моделей машинного навчання та інтелектуального аналізу даних. Належна попередня обробка даних закладає основу для успішного прийняття рішень на основі даних і дає можливість компаніям отримувати цінну інформацію зі своїх даних.

Які найкращі інструменти попередньої обробки даних 2023 року?

У 2023 році кілька інструментів попередньої обробки даних стали найкращим вибором для науковців і аналітиків даних. Ці інструменти пропонують широкий спектр функціональних можливостей для ефективного виконання складних завдань підготовки даних.

Ось деякі з найкращих інструментів попередньої обробки даних 2023 року:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI — це комплексний інструмент підготовки даних, який дозволяє користувачам створювати звіти з кількома складними джерелами даних. Він пропонує безпечну інтеграцію з різними джерелами та має зручний інтерфейс перетягування для створення звітів.

Інструмент також використовує можливості ШІ для автоматичного надання імен атрибутів і коротких описів для звітів, що робить його простим у використанні та ефективним для підготовки даних.

Останніми тижнями Microsoft включив Power BI в Microsoft Fabric, який він продає як абсолютне рішення ваших проблем із даними.

Жива картина

Tableau — це потужний інструмент підготовки даних, який служить надійною основою для аналізу даних. Він відомий своєю здатністю підключатися майже до будь-якої бази даних і пропонує такі функції, як багаторазові потоки даних, автоматизація повторюваної роботи.

Завдяки зручному інтерфейсу та функціям перетягування Tableau дозволяє створювати інтерактивні візуалізації даних і інформаційні панелі, що робить їх доступними як для технічних, так і для нетехнічних користувачів.

Trifacta

Trifacta — це інструмент профілювання та боротьби з даними, який виділяється багатими функціями та простотою використання. Він пропонує розробникам даних і аналітикам різні функціональні можливості для очищення та підготовки даних.

Платформа надає моделі машинного навчання, що дозволяє користувачам взаємодіяти з попередньо визначеними кодами та вибирати параметри відповідно до бізнес-вимог.

Таленд

Інструмент Talend Data Preparation відомий своїм вичерпним набором інструментів для очищення та перетворення даних. Це допомагає інженерам обробки даних виконувати такі завдання, як обробка відсутніх значень, викидів, надлишкових даних, масштабування, незбалансованих даних тощо.

Крім того, він надає моделі машинного навчання для підготовки даних.

Точка даних жаби

Toad Data Point — це зручний інструмент, який робить запити й оновлення даних за допомогою SQL простим і ефективним. Завдяки функціоналу, що натискає кнопку, користувачі можуть легко писати та оновлювати запити, що робить його цінним активом у наборі інструментів для підготовки та перетворення даних.

Power Query (частина Microsoft Power BI та Excel)

Power Query — це компонент Microsoft Power BI, Excel та інших програм аналітики даних, розроблений для вилучення, перетворення та завантаження даних (ETL) із різних джерел у структурований формат, придатний для аналізу та звітування.

Він полегшує підготовку та перетворення даних через простий у використанні інтерфейс і пропонує широкий спектр можливостей перетворення даних.

---

Кредит за обране зображення: Зображення rawpixel.com on Freepik.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
• джерело: https://dataconomy.com/2023/07/28/data-preprocessing-steps-requirements/