การปรับให้เป็นมาตรฐานของข้อความ — การทำให้ข้อความที่มีสัญญาณรบกวนเป็นมาตรฐาน
การปรับให้เป็นมาตรฐานของข้อความ (Text normalization) คือกระบวนการประมวลผลล่วงหน้าในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่แปลงข้อความที่มีสัญญาณรบกวน ข้อความย่อ หรือข้อความที่สะกดผิด — เช่น ข้อความ SMS โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และผลลัพธ์จากการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) — ให้เป็นรูปแบบที่สะอาดและเป็นมาตรฐาน ถือเป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับงาน NLP ที่ตามมาแทบทุกงาน เพื่อให้แน่ใจว่ารูปแบบพื้นผิวที่ไม่สอดคล้องกันจะไม่ทำให้การแบ่งคำ (tokenisation) การวิเคราะห์โครงสร้างประโยค (parsing) หรือการจำแนกประเภท (classification) เสื่อมประสิทธิภาพ วิธีการนี้ได้รับการศึกษาอย่างเป็นระบบโดย Baldwin และ Li (2015) และ Sproat และ Jaitly (2017)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Text Normalization (Noisy-Text Standardisation). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การรู้จำหน่วยคำนาม (Named Entity Recognition - NER)การทำเหมืองข้อความ↔ compare
- การจำแนกประเภทของคำ (Part-of-Speech Tagging หรือ POS Tagging)การทำเหมืองข้อความ↔ compare
- การวิเคราะห์ความรู้สึกการทำเหมืองข้อความ↔ compare