ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Tekstnormalisatie — Standaardisatie van "Noisy Text"

Tekstnormalisatie is een voorverwerkingsstap in de NLP-pipeline die ruwe, afgebroken of verkeerd gespelde tekst — zoals sms-berichten, socialemediapostingen en OCR-uitvoer — omzet in een schone, gestandaardiseerde vorm. Het is een voorwaarde voor vrijwel elke daaropvolgende NLP-taak, omdat het ervoor zorgt dat inconsistente oppervlaktevormen de tokenisatie, parsing of classificatie niet aantasten. De methode kreeg systematische academische behandeling door Baldwin en Li (2015) en Sproat en Jaitly (2017).

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 1). Text Normalization (Noisy-Text Standardisation). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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

Geciteerd door

ScholarGateText Normalization (Text Normalization (Noisy-Text Standardisation)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/text-mining/text-normalization · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026