Tekstforbehandling

Tekstforbehandling er prosessen med å gjøre rå tekstdata egnet for maskinell analyse. Den brukes som innledende steg i naturlig språkbehandling, informasjonsgjenfinning og tekstanalyse, og legger grunnlaget for etterfølgende oppgaver som klassifisering, søk og prediksjon.

Vanlige trinn inkluderer: tokenisering (deling av tekst i ord og symboler), normalisering (gjøre teksten konsekvent ved å konvertere til små bokstaver og eventuelt fjerne diakritiske tegn), fjerning av støy (fjernelse av HTML-tags, spesialtegn og ekstra mellomrom), fjerning av stopwords (vanlige ord som ofte ikke tilfører informasjon), og lemmatisering eller stemming (reduksjon til grunnform).

Videre innebærer tekstforbehandling ofte normalisering av tegnsett og koding, identifisering og håndtering av tall og enheter, samt håndtering av språkspesifikke utfordringer og ordforråd. For flerspråklige datasett må man ofte bruke språkspesifikke verktøy, språkdeteksjon og tilpassede lemmatiseringsmodeller.

Bruksområder og verktøy: Typiske anvendelser inkluderer søk og informasjonsgjenfinning, tekstanalyse, sentimentanalyse, maskinoversettelse og tekstgenerering. Verktøy og rammeverk som NLTK, spaCy, Gensim og scikit-learn brukes ofte til å implementere forbehandlingsrutiner. For norsk finnes språkspesifikke modeller og verktøy.