Ordbehandling

Ordbehandling är inom språkvetenskap och naturlig språkbehandling en samlingsbenämning för processen att analysera, förbehandla och normalisera ord i text inför vidare analys. Målet är att göra texten mer konsekvent och lättare att bearbeta av datorprogram utan att förlora kärninnehåll. Behandlingen kan anpassas till olika språk och domäner och sker ofta som en del av en större NLP-pipeline.

Vanliga steg inkluderar tokenisering (dela upp text i ord eller token), normalisering (till exempel att göra alla tecken till gemener och hantera diakritiska tecken) samt morfologisk analys såsom stemming eller lemmatisering. Andra vanliga moment är stopwords-filtering, stavnings- och ordformsanering samt delvis syntaktisk eller morfologisk märkning (POS-tagging). Beroende på syftet kan även användning av språkliga lexikon och regler vara relevant.

Användningsområden inkluderar effektiv informationssökning i sökmotorer, textgranskning och textmining, maskinöversättning, sentimentanalys och andra NLP-pipelines där konsekvent ordrepresentation underlättar modellering och jämförelse av texter. Genom ordbehandling kan man reducera språklig variation och förbättra prestanda i automatiska system som hanterar stora textkorpora.

Utmaningar inkluderar det svenska språket med många sammansatta ord, böjningsformer och dialekter, samt att hantera nya ord och lånord i snabb förändring. Dessutom varierar ordformarnas mening och betydelse av kontext, vilket gör lemmatisering och POS-taggning kompletterandeutmaningar. Val av behandling är därför ofta domän- och språkberoende.

Relationer och verktyg: ordbehandlingssteg används vanligtvis i kombination med andra NLP-verktyg och bibliotek som stödjer tokenisering, stemming och lemmatization i ramverk som spaCy eller NLTK, samt svenska språkmodeller och lexikon. Resultaten av ordbehandling utgör indata till vidare analys, maskininlärning eller informationsåtervinning.