トークン化: テキストを単語や句に分割することで、解析や処理の粒度を上げることができます。以下はPythonのコード例です。
from nltk.tokenize import word_tokenize
def tokenize_text(text):
tokens = word_tokenize(text) # 単語ごとに分割
return tokensストップワードの削除: ストップワードは、文章中で頻繁に現れるが意味を持たない単語です。これらの単語を除去することで、解析の効率を高めることができます。以下はPythonのコード例です。
from nltk.corpus import stopwords
def remove_stopwords(tokens):
stop_words = set(stopwords.words('english')) # 英語のストップワードリスト
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
return filtered_tokens原因分析: ブログ投稿の原因を分析するためには、テキストデータ内でのキーワードやトピックの特定が重要です。以下はPythonのコード例です。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def extract_keywords(texts):
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
keywords = vectorizer.get_feature_names()
return keywords上記の手法とコード例を組み合わせて、データセットの前処理とブログ投稿の原因分析を行うことができます。適宜、必要な手法やライブラリを選択して利用してください。