NLPのプリプロセス手法とは何か？
自然言語処理における前処理手法としては、以下の種類があります。
- 文章を単語またはサブ単語に分割するトークン化。ルールベース手法（空白や句読点に基づいて分割）や機械学習モデル（トークン化ルールを学習）を使用できます。
- ストップワード除去：意味のない一般的な単語（「a」、「the」、「is」など）を除去します。これらの単語は通常役に立つ情報を含まないので、そのまま削除して処理の複雑さを軽減できます。
- 形態素解析（Stemming/Lemmatization）：単語を語基や原形に戻すこと。たとえば「running」を「run」に、「mice」を「mouse」に還元する。これにより、関連する単語を一つの語形にまとめ、語彙の冗長性を減らすことができる。
- テキストを均一な形に変換する処理。たとえば、すべての文字を小文字に変換したり、アクセント記号を取り除いたりする。これにより語彙の多様性を減らし、似たような単語を正しく認識・比較することが容易になる。
- 特殊文字や記号（引用符や括弧、疑問符など）を取り除きます。これによりテキストがより単純化され、雑音の除去に役立ちます。
- 数値の除去（数字を除去）：文章中の数値は、特にテキスト解析タスクでは有用な情報を含まないため、削除します。
- Webページやその他のHTML形式の文書から処理するテキストのHTMLタグを削除してプレーンテキストコンテンツを取得します。
- 省略形を展開し、テキスト中の省略形を完全な形に修正します。例えば 「I’m」を「I am」に展開します。
これらの前処理メソッドは、具体的なタスクやデータの特徴に応じて、組み合わせ、調整して、後続のテキスト分析および処理タスクの効果を高めることができます。
