TABIIY TILNI QAYTA ISHLASHDA MATNNI TOZALASH TIZIMINI ISHLAB CHIQISH

Abstract

Matnni tozalash matnni tahlil qilish sifati va aniqligini oshirish uchun tabiiy tilni qayta ishlashda (NLP) muhim qadamdir. Bu imlo va formatlashdagi nomuvofiqliklarni bartaraf etish orqali matnni kichik harflarga aylantirish bilan birga maxsus belgilar, raqamlar va nomuhim so‘zlar kabi ahamiyatsiz yoki ortiqcha ma’lumotlarni olib tashlashni o‘z ichiga oladi. Matnni tozalash, shuningdek, imlo xatolarni qayta ishlash, so‘zlarni o‘zak shakliga keltirish (lemmatizatsiya) va matnni kodlash muammolarini hal qilish yechimlarini taklif qiladi. Matnni tozalashning maqsadi, matn ma’lumotlarining sentiment analizini tashkil etish, tilni modellashtirish va ma’lumot olish kabi keyingi qayta ishlash va tahlil qilish uchun tayyorlash sanaladi. Ushbu maqolada NLPda matnni tozalashning ahamiyatini, shuningdek, to‘g‘ri tuzilgan matn ma’lumotlariga erishish uchun ishlatiladigan turli xil texnika va vositalar muhokama qilinadi. Shu bilan bir qatorda, matnni tozalashning NLP modellari va ilovalari samaradorligini oshirishdagi ahamiyatini va uning tilni aniqroq va mazmunli tushunish va qayta ishlashni osonlashtirishdagi roli ta’kidlanadi.