Biến bộ mặt doanh nghiệp của bạn từ hỗn loạn thành rõ ràng

Tiền xử lý dữ liệu là một bước cơ bản và thiết yếu trong lĩnh vực phân tích tình cảm, một nhánh nổi bật của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Phân tích tình cảm tập trung vào việc phân biệt cảm xúc và thái độ thể hiện trong dữ liệu văn bản, chẳng hạn như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, phản hồi của khách hàng và nhận xét trực tuyến. Bằng cách phân tích cảm tính của người dùng đối với các sản phẩm, dịch vụ hoặc chủ đề nhất định, phân tích cảm tính cung cấp thông tin chi tiết có giá trị giúp các doanh nghiệp và tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt, đánh giá dư luận và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Trong thời đại kỹ thuật số, sự phong phú của thông tin văn bản có sẵn trên internet, đặc biệt là trên các nền tảng như Twitter, blog và trang web thương mại điện tử, đã dẫn đến sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu phi cấu trúc. Bản chất phi cấu trúc này đặt ra những thách thức đối với phân tích trực tiếp, vì các thuật toán học máy truyền thống không thể dễ dàng giải thích cảm xúc nếu không có quá trình tiền xử lý phù hợp.

Mục tiêu của quá trình tiền xử lý dữ liệu trong phân tích cảm tính là chuyển đổi dữ liệu văn bản thô, không có cấu trúc thành định dạng rõ ràng và có cấu trúc để có thể dễ dàng đưa vào các mô hình phân loại cảm tính. Nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng trong giai đoạn tiền xử lý này để trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ văn bản đồng thời loại bỏ thông tin nhiễu và không liên quan. Mục tiêu cuối cùng là nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình phân tích tình cảm.

Vai trò của tiền xử lý dữ liệu trong phân tích tình cảm

Tiền xử lý dữ liệu trong bối cảnh phân tích cảm tính đề cập đến tập hợp các kỹ thuật và các bước được áp dụng cho dữ liệu văn bản thô để chuyển đổi nó thành định dạng phù hợp cho các tác vụ phân loại cảm tính. Dữ liệu văn bản thường không có cấu trúc, khiến việc áp dụng trực tiếp các thuật toán máy học để phân tích cảm tính trở nên khó khăn. Quá trình tiền xử lý giúp trích xuất các tính năng có liên quan và loại bỏ nhiễu, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình phân tích cảm tính.

Quá trình tiền xử lý dữ liệu trong phân tích tình cảm thường bao gồm các bước sau:

• Viết thường: Chuyển toàn bộ văn bản sang chữ thường đảm bảo tính đồng nhất và tránh trùng chữ với các trường hợp khác nhau. Ví dụ: “Good” và “good” sẽ được coi là cùng một từ
• Mã thông báo: Việc chia nhỏ văn bản thành các từ hoặc mã thông báo riêng lẻ là rất quan trọng để trích xuất tính năng. Tokenization chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, giúp phân tích sâu hơn dễ dàng hơn
• Loại bỏ chấm câu: Các dấu câu như dấu phẩy, dấu chấm và dấu chấm than không góp phần đáng kể vào phân tích cảm tính và có thể bị xóa để giảm nhiễu
• từ dừng loại bỏ: Các từ thường xuất hiện như “the,” “and,” “is,” v.v., được gọi là từ dừng, bị loại bỏ vì chúng mang lại ít giá trị trong việc xác định cảm tính và có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ chính xác
• Bổ sung or Xuất phát: Lemmatization rút gọn các từ về dạng cơ sở hoặc gốc của chúng, trong khi từ gốc cắt các từ về dạng cơ sở của chúng bằng cách loại bỏ các tiền tố và hậu tố. Những kỹ thuật này giúp giảm kích thước của không gian đặc trưng và nâng cao hiệu quả phân loại
• Xử lý phủ định: Phủ định trong văn bản, như “không tốt” hoặc “không thích,” có thể thay đổi cảm xúc của câu. Xử lý đúng cách các phủ định là điều cần thiết để đảm bảo phân tích tình cảm chính xác
• Xử lý tăng cường: Các từ tăng cường, như “rất”, “cực kỳ” hoặc “rất cao”, sửa đổi cảm xúc của một từ. Xử lý các yếu tố tăng cường này một cách thích hợp có thể giúp nắm bắt được tình cảm phù hợp
• Xử lý biểu tượng cảm xúc và ký tự đặc biệt: Biểu tượng cảm xúc và ký tự đặc biệt phổ biến trong dữ liệu văn bản, đặc biệt là trên mạng xã hội. Xử lý các yếu tố này một cách chính xác là rất quan trọng để phân tích tình cảm chính xác
• Xử lý các từ hiếm gặp hoặc có tần suất xuất hiện thấp: Các từ hiếm gặp hoặc có tần suất xuất hiện thấp có thể không đóng góp đáng kể vào phân tích cảm tính và có thể được loại bỏ để đơn giản hóa mô hình
• Vector hóa: Việc chuyển đổi dữ liệu văn bản đã xử lý thành các vectơ số là cần thiết để các thuật toán máy học hoạt động. Các kỹ thuật như Bag-of-Words (BoW) hoặc TF-IDF thường được sử dụng cho mục đích này

Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong phân tích cảm tính vì nó đặt nền tảng cho việc xây dựng các mô hình phân loại cảm tính hiệu quả. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu văn bản thô sang định dạng có cấu trúc rõ ràng, quá trình tiền xử lý giúp trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa phản ánh tình cảm được thể hiện trong văn bản.

Chẳng hạn, phân tích cảm xúc về đánh giá phim, phản hồi sản phẩm hoặc nhận xét trên mạng xã hội có thể được hưởng lợi rất nhiều từ các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu văn bản, loại bỏ các từ dừng và xử lý các từ phủ định và tăng cường có thể nâng cao đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình phân loại cảm tính. Việc áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý đảm bảo rằng mô hình phân tích tình cảm có thể tập trung vào thông tin liên quan trong văn bản và đưa ra dự đoán tốt hơn về tình cảm mà người dùng thể hiện.

Ảnh hưởng của tiền xử lý dữ liệu đến phân loại văn bản

Phân loại văn bản là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng liên quan đến việc gán các tài liệu văn bản ngôn ngữ tự nhiên cho các danh mục được xác định trước. Tác vụ này tìm các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như phát hiện chủ đề, lọc thư rác, lọc thư rác SMS, nhận dạng tác giả, phân loại trang web và phân tích tình cảm.

Quá trình phân loại văn bản thường bao gồm một số giai đoạn, bao gồm tiền xử lý, trích xuất tính năng, lựa chọn tính năng và phân loại.

Ngôn ngữ khác nhau, kết quả khác nhau

Nhiều nghiên cứu đã đi sâu vào tác động của các phương pháp tiền xử lý dữ liệu đối với độ chính xác của phân loại văn bản. Một khía cạnh được khám phá trong các nghiên cứu này là liệu hiệu quả của các phương pháp tiền xử lý có khác nhau giữa các ngôn ngữ hay không.

Ví dụ, một nghiên cứu so sánh hiệu suất của các phương pháp tiền xử lý đối với các bài đánh giá bằng tiếng Anh và tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Các phát hiện cho thấy rằng các bài đánh giá bằng tiếng Anh thường đạt được độ chính xác cao hơn do sự khác biệt về từ vựng, phong cách viết và bản chất kết dính của ngôn ngữ Thổ Nhĩ Kỳ.

Điều này cho thấy rằng các đặc điểm ngôn ngữ cụ thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả của các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu khác nhau để phân tích tình cảm.

Một cách tiếp cận có hệ thống là chìa khóa

Để nâng cao độ chính xác của việc phân loại văn bản, các nhà nghiên cứu đề nghị thực hiện một loạt các kỹ thuật tiền xử lý một cách có hệ thống. Sự kết hợp của các phương pháp tiền xử lý khác nhau đã được chứng minh là có lợi trong việc cải thiện kết quả phân tích cảm tính.

Ví dụ: loại bỏ từ dừng đã được tìm thấy để nâng cao đáng kể độ chính xác của phân loại trong một số bộ dữ liệu. Đồng thời, trong các bộ dữ liệu khác, người ta đã quan sát thấy những cải tiến với việc chuyển đổi chữ hoa thành chữ thường hoặc sửa lỗi chính tả. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải thử nghiệm các phương pháp tiền xử lý khác nhau để xác định các kết hợp hiệu quả nhất cho một tập dữ liệu nhất định.

Bag-of-Word đại diện

Biểu diễn túi từ (BOW) là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong phân tích cảm tính, trong đó mỗi tài liệu được biểu diễn dưới dạng một tập hợp các từ. Tiền xử lý dữ liệu ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả của biểu diễn BOW để phân loại văn bản.

Các nhà nghiên cứu đã thực hiện các thí nghiệm mở rộng và có hệ thống để khám phá tác động của các cách kết hợp khác nhau của các phương pháp tiền xử lý đối với kho văn bản chuẩn. Kết quả cho thấy rằng việc lựa chọn cẩn thận các kỹ thuật tiền xử lý có thể giúp cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ phân tích tình cảm.

Yêu cầu đối với tiền xử lý dữ liệu

Để đảm bảo tính chính xác, hiệu quả và hiệu quả của các quy trình này, một số yêu cầu phải được đáp ứng trong quá trình tiền xử lý dữ liệu. Những yêu cầu này là cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô hoặc phi cấu trúc thành định dạng rõ ràng, có thể sử dụng được để có thể sử dụng cho các tác vụ dựa trên dữ liệu khác nhau.

Tính đầy đủ của dữ liệu

Một trong những yêu cầu chính đối với quá trình tiền xử lý dữ liệu là đảm bảo rằng tập dữ liệu hoàn chỉnh, với các giá trị bị thiếu ở mức tối thiểu. Thiếu dữ liệu có thể dẫn đến kết quả không chính xác và phân tích sai lệch. Các nhà khoa học dữ liệu phải quyết định các chiến lược phù hợp để xử lý các giá trị bị thiếu, chẳng hạn như quy nạp bằng các giá trị trung bình hoặc trung bình hoặc loại bỏ các trường hợp có dữ liệu bị thiếu. Việc lựa chọn cách tiếp cận phụ thuộc vào tác động của dữ liệu bị thiếu đối với tập dữ liệu tổng thể và phân tích hoặc mô hình cụ thể đang được sử dụng.

Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là quá trình xác định và sửa lỗi, sự không nhất quán và không chính xác trong tập dữ liệu. Nó liên quan đến việc loại bỏ các bản ghi trùng lặp, sửa lỗi chính tả và xử lý dữ liệu ồn ào. Nhiễu trong dữ liệu có thể phát sinh do lỗi thu thập dữ liệu, trục trặc hệ thống hoặc lỗi của con người.

Bằng cách giải quyết những vấn đề này, quá trình làm sạch dữ liệu đảm bảo tập dữ liệu không có thông tin không liên quan hoặc gây hiểu lầm, dẫn đến hiệu suất mô hình được cải thiện và thông tin chi tiết đáng tin cậy.

Chuyển đổi dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp để phân tích và lập mô hình. Bước này bao gồm chia tỷ lệ các tính năng số, mã hóa các biến phân loại và chuyển đổi các phân phối sai lệch để đạt được hiệu suất và hội tụ mô hình tốt hơn.

---

Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu

---

Chuyển đổi dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý các quy mô tính năng khác nhau, cho phép các thuật toán xử lý từng tính năng như nhau trong quá trình phân tích

Giảm tiếng ồn

Là một phần của quá trình tiền xử lý dữ liệu, việc giảm nhiễu là rất quan trọng để nâng cao chất lượng dữ liệu. Nhiễu đề cập đến các lỗi ngẫu nhiên hoặc các điểm dữ liệu không liên quan có thể ảnh hưởng xấu đến quá trình lập mô hình.

Các kỹ thuật như tạo thùng, hồi quy và phân cụm được sử dụng để làm mịn và lọc dữ liệu, giảm nhiễu và cải thiện chất lượng tổng thể của tập dữ liệu.

Kỹ thuật tính năng

Kỹ thuật tính năng liên quan đến việc tạo các tính năng mới hoặc chọn các tính năng có liên quan từ bộ dữ liệu để cải thiện khả năng dự đoán của mô hình. Chọn đúng bộ tính năng là rất quan trọng đối với độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

Kỹ thuật tính năng giúp loại bỏ các tính năng không liên quan hoặc dư thừa, đảm bảo rằng mô hình tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất của dữ liệu.

Xử lý dữ liệu mất cân bằng

Trong một số bộ dữ liệu, có thể có sự mất cân bằng trong việc phân bổ các lớp, dẫn đến các dự đoán của mô hình bị sai lệch. Quá trình tiền xử lý dữ liệu nên bao gồm các kỹ thuật như lấy mẫu quá mức và lấy mẫu dưới mức để cân bằng các lớp và tránh sai lệch mô hình.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các thuật toán phân loại để đảm bảo kết quả công bằng và chính xác.

Tích hợp dữ liệu

Tích hợp dữ liệu liên quan đến việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau thành một tập dữ liệu thống nhất và nhất quán. Nó đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong phân tích hoặc mô hình hóa là tổng thể và toàn diện.

Tích hợp cũng giúp tránh trùng lặp và dư thừa dữ liệu, cung cấp một cái nhìn toàn diện về thông tin.

Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)

Trước khi tiền xử lý dữ liệu, việc tiến hành phân tích dữ liệu khám phá là rất quan trọng để hiểu các đặc điểm của tập dữ liệu, xác định các mẫu, phát hiện các giá trị ngoại lệ và xác thực các giá trị còn thiếu.

EDA cung cấp thông tin chuyên sâu về phân phối dữ liệu và thông báo lựa chọn các kỹ thuật tiền xử lý phù hợp.

Bằng cách đáp ứng các yêu cầu này trong quá trình tiền xử lý dữ liệu, các tổ chức có thể đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các phân tích dựa trên dữ liệu, mô hình máy học và các nỗ lực khai thác dữ liệu. Quá trình tiền xử lý dữ liệu phù hợp đặt nền tảng cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thành công và trao quyền cho các doanh nghiệp để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu của họ.

Các công cụ tiền xử lý dữ liệu tốt nhất năm 2023 là gì?

Vào năm 2023, một số công cụ tiền xử lý dữ liệu đã trở thành lựa chọn hàng đầu của các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu. Những công cụ này cung cấp nhiều chức năng để xử lý các tác vụ chuẩn bị dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả.

Dưới đây là một số công cụ tiền xử lý dữ liệu tốt nhất năm 2023:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là công cụ chuẩn bị dữ liệu toàn diện cho phép người dùng tạo báo cáo với nhiều nguồn dữ liệu phức tạp. Nó cung cấp khả năng tích hợp với nhiều nguồn khác nhau một cách an toàn và có giao diện kéo và thả thân thiện với người dùng để tạo báo cáo.

Công cụ này cũng sử dụng các khả năng AI để tự động cung cấp tên thuộc tính và mô tả ngắn cho báo cáo, giúp dễ sử dụng và hiệu quả cho việc chuẩn bị dữ liệu.

Trong những tuần gần đây, Microsoft đã bao gồm Power BI trong Microsoft Fabric, được quảng cáo là giải pháp tuyệt đối cho các vấn đề về dữ liệu của bạn.

Cảnh vật trên sân khấu

Tableau là một công cụ chuẩn bị dữ liệu mạnh mẽ, đóng vai trò là nền tảng vững chắc để phân tích dữ liệu. Nó được biết đến với khả năng kết nối với hầu hết mọi cơ sở dữ liệu và cung cấp các tính năng như luồng dữ liệu có thể tái sử dụng, tự động hóa công việc lặp đi lặp lại.

Với giao diện thân thiện với người dùng và các chức năng kéo và thả, Tableau cho phép tạo các bảng điều khiển và trực quan hóa dữ liệu tương tác, giúp cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật có thể truy cập được.

Trifacta

Trifacta là một công cụ lập hồ sơ và sắp xếp dữ liệu nổi bật với các tính năng phong phú và dễ sử dụng. Nó cung cấp cho các kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích các chức năng khác nhau để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

Nền tảng này cung cấp các mô hình học máy, cho phép người dùng tương tác với các mã được xác định trước và chọn các tùy chọn theo yêu cầu kinh doanh.

Tài năng

Công cụ Chuẩn bị Dữ liệu Talend được biết đến với bộ công cụ đầy đủ để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu. Nó tạo điều kiện cho các kỹ sư dữ liệu thực hiện các tác vụ như xử lý các giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lệ, dữ liệu dư thừa, chia tỷ lệ, dữ liệu không cân bằng, v.v.

Ngoài ra, nó cung cấp các mô hình học máy cho mục đích chuẩn bị dữ liệu.

Điểm dữ liệu con cóc

Toad Data Point là một công cụ thân thiện với người dùng giúp cho việc truy vấn và cập nhật dữ liệu bằng SQL trở nên đơn giản và hiệu quả. Chức năng click-of-a-button của nó trao quyền cho người dùng viết và cập nhật các truy vấn một cách dễ dàng, làm cho nó trở thành một tài sản có giá trị trong hộp công cụ dữ liệu để chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu.

Power Query (một phần của Microsoft Power BI và Excel)

Power Query là một thành phần của Microsoft Power BI, Excel và các ứng dụng phân tích dữ liệu khác, được thiết kế để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL) từ các nguồn khác nhau sang định dạng có cấu trúc phù hợp để phân tích và báo cáo.

Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu thông qua giao diện dễ sử dụng và cung cấp nhiều khả năng chuyển đổi dữ liệu.

---

Tín dụng hình ảnh nổi bật: Hình ảnh của rawpixel.com on Freepik.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2023/07/28/data-preprocessing-steps-requirements/