ScholarGate
Asystent
Process / pipeline

Normalizacja tekstu — standaryzacja zaszumionych danych tekstowych

Normalizacja tekstu to potok przetwarzania wstępnego w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), który przekształca zaszumiony, skrócony lub błędnie napisany tekst — taki jak wiadomości SMS, posty w mediach społecznościowych i dane wyjściowe OCR — w czystą, znormalizowaną formę. Jest to krok wstępny dla praktycznie każdego zadania NLP, zapewniający, że niespójne formy powierzchniowe nie pogarszają tokenizacji, parsowania ani klasyfikacji. Metoda zyskała systematyczne ujęcie akademickie dzięki Baldwinowi i Li (2015) oraz Sproatowi i Jaitly (2017).

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Cytowana przez

ScholarGateText Normalization (Text Normalization (Noisy-Text Standardisation)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/text-mining/text-normalization · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026