Twitter-Text-Präprozessierung & Vorhersage
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Präprozessierung von Twitter-Textdaten und den Aufbau von Vorhersage-Modellen für Textklassifikation oder Sentiment-Analyse. Das Projekt umfasst umfassende Text-Präprozessierungs-Pipelines und Machine-Learning-Modelle für Twitter-Datenanalyse. Die Arbeit ist in Präprozessierungs-Notebooks und Vorhersage-Notebooks unterteilt, mit einer Text-nur-Version, die sich auf textuelle Features konzentriert. Es demonstriert Twitter-spezifische Textbereinigung, Feature-Engineering und Modell-Evaluierung für NLP-Aufgaben.
Übersicht
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Präprozessierung von Twitter-Textdaten und den Aufbau von Vorhersage-Modellen für Textklassifikation oder Sentiment-Analyse. Das Projekt umfasst umfassende Text-Präprozessierungs-Pipelines und Machine-Learning-Modelle für Twitter-Datenanalyse. Die Arbeit ist in Präprozessierungs-Notebooks und Vorhersage-Notebooks unterteilt, mit einer Text-nur-Version, die sich auf textuelle Features konzentriert. Es demonstriert Twitter-spezifische Textbereinigung, Feature-Engineering und Modell-Evaluierung für NLP-Aufgaben.
Schlüsselfunktionen
Twitter-spezifische Text-Präprozessierung (Erwähnungen, Hashtags, URLs)
Text-Normalisierung und -Bereinigung
Tokenisierung und Stoppwort-Entfernung
Stemming oder Lemmatisierung
TF-IDF und Count Vectorizer für Feature-Extraktion
N-Gramm-Features (Unigramme, Bigramme, Trigramme)
Statistische Feature-Extraktion (Textlänge, Wortanzahl)
Mehrere Klassifikations-Modelle
Umfassende Evaluierungsmetriken
Text-nur-Vorhersage-Pipeline
pages.portfolio.projects.twitter_text_preprocessing_prediction.features.10
Technische Highlights
Implementierung Twitter-spezifischer Text-Präprozessierungs-Pipeline
Erstellung umfassender Feature-Extraktion mit TF-IDF und N-Grammen
Aufbau mehrerer Klassifikations-Modelle für Text-Vorhersage
Handhabung Twitter-spezifischer Elemente (Erwähnungen, Hashtags, URLs, Emojis)
Demonstration von Text-Normalisierungs- und -Bereinigungs-Workflows
Evaluierung von Modellen mit umfassenden Metriken
Herausforderungen und Lösungen
Twitter-spezifische Text-Formatierung
Erstellung benutzerdefinierter Präprozessierungs-Funktionen zur Handhabung von Erwähnungen, Hashtags, URLs und spezieller Formatierung
Text-Rauschen und Variabilität
Implementierung robuster Normalisierungs- und Bereinigungs-Pipelines für informelle Sprache, Tippfehler und Slang
Feature-Extraktion aus Text
Verwendung von TF-IDF-Vektorisierung und statistischer Feature-Extraktion zur Umwandlung unstrukturierten Texts in numerische Features
Hohe Dimensionalität
Anwendung von Feature-Selektion, Dimensionsreduktion und spärlichen Darstellungen für große Vokabulare
Klassen-Ungleichgewicht
Verwendung von stratifiziertem Sampling, Klassen-Gewichten und Re-Sampling-Techniken zur Handhabung ungleichmäßiger Klassen-Verteilungen
Emojis und Sonderzeichen
Implementierung von Emoji-Normalisierung und Unicode-Behandlung für Sonderzeichen
Technologien
NLP
ML Models
Vectorization
Preprocessing
Data
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2024
- Architektur
- NLP-Pipeline-Workflow mit Text-Präprozessierung und Feature-Extraktion
- Category
- Data Science