Textnormalisering — Standardisering av brusig text
Textnormalisering är en NLP-förbehandlingspipeline som konverterar brusig, förkortad eller felstavad text — såsom SMS-meddelanden, inlägg på sociala medier och OCR-utdata — till en ren, standardiserad form. Det är ett förutsättningssteg för praktiskt taget alla efterföljande NLP-uppgifter, vilket säkerställer att inkonsekventa ytformer inte försämrar tokenisering, parsning eller klassificering. Metoden fick systematisk akademisk behandling genom Baldwin och Li (2015) och Sproat och Jaitly (2017).
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 1). Text Normalization (Noisy-Text Standardisation). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Namngiven entitetsigenkänning (NER)Textutvinning↔ compare
- Ordklassmärkning (POS-märkning)Textutvinning↔ compare
- SentimentanalysTextutvinning↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →