Oczyszczanie tekstu (text cleaning) to kluczowy etap wstępnego przetwarzania danych w NLP, polegający na usuwaniu zbędnych elementów z surowego tekstu, takich jak znaczniki HTML, znaki specjalne, numery czy zbędne spacje. Proces ten ma na celu redukcję szumu informacyjnego i ujednolicenie formatu danych, co znacząco poprawia precyzję analizy oraz wydajność modeli uczenia maszynowego. Często obejmuje również konwersję na małe litery, usuwanie słów posiłkowych (stop words) oraz standaryzację zapisu, aby przygotować czysty materiał do dalszej tokenizacji lub modelowania.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
