ڈیٹا پر سابقہ کاری (انگریزی: Data Prosting) قدرتی زبان کی تیاری (NLP) منصوبوں میں ایک اہم قدم ہے. اس میں ماڈل کارکردگی اور درستی کے لیے صوتی متن ڈیٹا کی صفائی اور تبدیلی شامل ہے۔

این‌پی میں ڈیٹا پر انحصار کرنا

پریفیکچرنگ سے شروع ہونے والے شور اور معیاری فارمیٹ کو ہٹانے سے متن کے اعداد و شمار کو کم کرنے اور ڈیٹا سے حاصل ہونے والی خصوصیات کی خوبی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

کلیدی ذمہ‌داری

این ایل پی پریفیکچرنگ میں عام طور پر کئی تکنیک استعمال کی جاتی ہیں:

  • Tokenization: [1] متن کو الفاظ یا اصطلاحات میں تبدیل کرنا.
  • [LLT:0] Lowercasing: [1] تمام متن کو یکم/ایک کے لیے تحلیل کرنے کے لیے استعمال کرنا۔
  • کو ختم کرنے کے لیے الفاظ رُوِکل: علی نے عام الفاظ کو استعمال کیا جو بامعنی معلومات کو شامل نہیں کرتے۔
  • Stemming and Lemmatization:] ان کی جڑوں پر دوبارہ الفاظ کا رد عمل۔
  • ریختہ پنجابی اور خصوصی کرکٹر: غیر ضروری علامات سے پاک متن۔

غیرمتوقع دباؤ

پہلے سے تیار شدہ تکنیکوں پر عمل کرنے میں مناسب آلات اور لائبریریوں کا انتخاب کرنا شامل ہے جیسے کہ NLTK یا اسپائ۔ ڈیٹا بیسس میں سے زیادہ استعمال کرنا اور پھر سے پہلے دوبارہ سے جاری کیے جانے والے اقدامات پر دستخط کرنا شامل ہے۔