Prétraitement et Prédiction de Texte Twitter
Ce projet se concentre sur le prétraitement de données de texte Twitter et la construction de modèles de prédiction pour classification de texte ou analyse de sentiment. Le projet inclut des pipelines de prétraitement de texte complets et modèles d'apprentissage automatique pour analyse de données Twitter. Le travail est divisé en notebooks de prétraitement et notebooks de prédiction, avec une version texte uniquement se concentrant sur les caractéristiques textuelles. Il démontre le nettoyage de texte spécifique à Twitter, l'ingénierie de caractéristiques et l'évaluation de modèles pour tâches NLP.
Aperçu
Ce projet se concentre sur le prétraitement de données de texte Twitter et la construction de modèles de prédiction pour classification de texte ou analyse de sentiment. Le projet inclut des pipelines de prétraitement de texte complets et modèles d'apprentissage automatique pour analyse de données Twitter. Le travail est divisé en notebooks de prétraitement et notebooks de prédiction, avec une version texte uniquement se concentrant sur les caractéristiques textuelles. Il démontre le nettoyage de texte spécifique à Twitter, l'ingénierie de caractéristiques et l'évaluation de modèles pour tâches NLP.
Fonctionnalités clés
Prétraitement de texte spécifique à Twitter (mentions, hashtags, URLs)
Normalisation et nettoyage de texte
Tokenisation et suppression de mots vides
Racine ou lemmatisation
TF-IDF et Count Vectorizer pour extraction de caractéristiques
Caractéristiques N-grammes (unigrammes, bigrammes, trigrammes)
Extraction de caractéristiques statistiques (longueur de texte, nombre de mots)
Plusieurs modèles de classification
Métriques d'évaluation complètes
Pipeline de prédiction texte uniquement
pages.portfolio.projects.twitter_text_preprocessing_prediction.features.10
Principales fonctionnalités
Implémentation d'un pipeline de prétraitement de texte spécifique à Twitter
Création d'extraction de caractéristiques complète avec TF-IDF et n-grammes
Construction de plusieurs modèles de classification pour prédiction de texte
Gestion d'éléments spécifiques à Twitter (mentions, hashtags, URLs, emojis)
Démonstration de workflows de normalisation et nettoyage de texte
Évaluation de modèles avec métriques complètes
Défis et solutions
Formatage de Texte Spécifique à Twitter
Création de fonctions de prétraitement personnalisées pour gérer mentions, hashtags, URLs et formatage spécial
Bruit et Variabilité de Texte
Implémentation de pipelines de normalisation et nettoyage robustes pour langage informel, fautes de frappe et argot
Extraction de Caractéristiques à partir de Texte
Utilisation de vectorisation TF-IDF et extraction de caractéristiques statistiques pour convertir texte non structuré en caractéristiques numériques
Haute Dimensionnalité
Application de sélection de caractéristiques, réduction de dimensionnalité et représentations creuses pour grands vocabulaires
Déséquilibre de Classes
Utilisation d'échantillonnage stratifié, poids de classes et techniques de rééchantillonnage pour gérer distributions de classes inégales
Emojis et Caractères Spéciaux
Implémentation de normalisation d'emojis et gestion Unicode pour caractères spéciaux
Technologies
NLP
ML Models
Vectorization
Preprocessing
Data
Environment
Informations du projet
- Statut
- Completed
- Année
- 2024
- Architecture
- Workflow Pipeline NLP avec Prétraitement de Texte et Extraction de Caractéristiques
- Category
- Data Science