نرمال‌سازی کلمات
نرمال‌سازی کلمات
، فرآیندی است که در آن واژه‌ها به شکلی استاندارد و یکنواخت تبدیل می‌شوند. این روش به ویژه در پردازش زبان طبیعی (NLP) اهمیت زیادی دارد. هدف اصلی نرمال‌سازی، کاهش تنوع واژه‌ها و ایجاد یک نمای کلی از داده‌های متنی است.روش‌های مختلفی برای
نرمال‌سازی کلمات
وجود دارد:۱. حذف حروف اضافه: در این مرحله، حروف بی‌معنی و اضافی که به معنای اصلی کلمه کمکی نمی‌کنند، حذف می‌شوند. برای مثال، "کتاب‌های" به "کتاب" تبدیل می‌شود.
۲. ریشه‌یابی (Stemming): در این روش، کلمات به ریشه یا شکل پایه‌ی خود برمی‌گردند. به عنوان مثال، "می‌رود" و "رفتن" ممکن است به "رفتن" نرمال‌سازی شوند.
۳. لِماتیزاسیون (Lemmatization): این فرآیند به شناسایی شکل اصلی کلمه، با در نظر گرفتن معنی و دستور زبان آن می‌پردازد. برای مثال، "بهتر" و "بهترین" به "خوب" تبدیل می‌شوند.
۴. تبدیل به حروف کوچک: تبدیل تمام حروف به حروف کوچک، به یکسان‌سازی متن کمک می‌کند و از بروز مشکلات ناشی از وجود حروف بزرگ و کوچک جلوگیری می‌کند.
نرمال‌سازی کلمات
به بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند. با کاهش پیچیدگی داده‌ها، مدل‌ها می‌توانند بهتر و سریع‌تر اطلاعات را پردازش کنند.در نهایت،
