Die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten ist oft eine der anspruchsvollsten, aber entscheidenden Phasen beim Aufbau von KI- und Machine-Learning-Lösungen, die von Daten gespeist werden, und Textdaten bilden keine Ausnahme. Dieses Tutorial erleichtert den Umgang mit der Herausforderung, Textdaten für NLP-Aufgaben wie die Lösung von Sprachmodellen (LMs) vorzubereiten. Durch das Encapsulieren Ihrer Textdaten in Pandas DataFrames werden die folgenden Schritte Ihnen helfen, Ihren Text so vorzubereiten, dass er von NLP-Modellen und Algorithmen verarbeitet werden kann.
Zuerst wird gezeigt, wie die Daten in ein Pandas DataFrame geladen werden. Anhand eines kleinen Beispiels mit vier textuellen Datensätzen wird jeder Schritt zur Vorverarbeitung nacheinander auf diesem DataFrame angewendet. Es wird erklärt, wie fehlende Werte behandelt, der Text normalisiert, Rauschen entfernt, der Text tokenisiert, Stopwörter entfernt, Stemming und Lemmatization angewendet und schließlich der Text in numerische Repräsentationen umgewandelt werden.
Ein wichtiger Schritt ist das Erkennen und Behandeln von fehlenden Werten im Text, wie beispielsweise das Entfernen von Instanzen, die fehlende Werte enthalten. Die Normalisierung des Textes beinhaltet das Vereinheitlichen von Elementen, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen können, wie z. B. verschiedene Schreibweisen, Datumsformate oder Groß- und Kleinschreibung. Rauschen wird als unnötige oder unerwartet gesammelte Daten definiert, die die nachfolgenden Modellierungs- oder Vorhersageprozesse beeinträchtigen können. In diesem Beispiel werden Interpunktionszeichen wie “! “als Rauschen betrachtet und entfernt.
Das Tokenisieren ist eine wichtige Vorverarbeitungsschritt, bei dem der Text in einzelne Token oder Chunks aufgeteilt wird. Stopwörter, wie Artikel oder Konjunktionen, die keine semantischen Informationen enthalten, werden entfernt. Zusätzlich wird das Stemming durchgeführt, um Wörter auf ihre Basis oder Wurzel zu reduzieren. Schließlich werden die tokenisierten Texte in numerische Repräsentationen umgewandelt, da Computer-Algorithmen Zahlen anstelle von Text verstehen. Dies erfolgt mithilfe von Embedding-Vektoren, die den Text in Zahlen umwandeln.