Szövegnormalizálás — Zajjal terhelt szöveg szabványosítása
A szövegnormalizálás egy NLP előfeldolgozási folyamat, amely a zajos, rövidített vagy hibásan írt szöveget – mint például az SMS-üzeneteket, közösségi média bejegyzéseket és OCR kimeneteket – tiszta, szabványos formává alakítja. Gyakorlatilag minden downstream NLP feladat előfeltétele, biztosítva, hogy az inkonzisztens felszíni formák ne rontsák a tokenizálást, a parsírozást vagy a klasszifikációt. A módszer szisztematikus akadémiai feldolgozást Baldwin és Li (2015), valamint Sproat és Jaitly (2017) munkái révén kapott.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Text Normalization (Noisy-Text Standardisation). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Névvel ellátott entitás felismerés (NER)Szövegbányászat↔ compare
- Nyelvtanikategória-címkézés (Part-of-Speech Tagging, POS Tagging)Szövegbányászat↔ compare
- Szöveges hangulatelemzésSzövegbányászat↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →