ScholarGate
Асистент
Process / pipeline

Нормализация на текст — Стандартизиране на шумни текстове

Нормализацията на текст е NLP конвейер за предварителна обработка, който преобразува шумни, съкратени или неправилно изписани текстове — като SMS съобщения, публикации в социални медии и OCR изход — в чиста, стандартизирана форма. Това е предпоставка за практически всяка последваща NLP задача, гарантирайки, че непоследователните повърхностни форми не влошават токенизацията, синтактичния анализ или класификацията. Методът получи систематично академично третиране от Baldwin и Li (2015) и Sproat и Jaitly (2017).

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Baldwin, T. & Li, Y. (2015). An In-depth Analysis of the Effect of Text Normalization in Twitter. NAACL-HLT 2015. link
  2. Sproat, R. & Jaitly, N. (2017). RNN Approaches to Text Normalization: A Challenge. arXiv:1611.00068. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Text Normalization (Noisy-Text Standardisation). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/text-mining/text-normalization

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateText Normalization (Text Normalization (Noisy-Text Standardisation)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/text-mining/text-normalization · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026