1.13 [PLN][MÉDIA] - Melhorias Pré-Processamento - StopWords e Corrigir Textos

[daniellsfilho]

Efetuar melhorias na pipeline de pré-processamento, nas funções de remoção de stopwords e correção de textos:

• [x] Importar a biblioteca de stopwords do NLTK em português
• [x] Remover da lista de stopwords a palavra "não"
• [x] Melhorar a forma de correção de textos (ver o código do professor)

[annakks]

inicio 13/11

[annakks]

[annakks]

consegui fazer a correção porem tem q fazer um for antes de entrar na função e não consegui fazer nessa função

def corrigir_textos(df): df['review_text_normalized'] = df['review_text_normalized'].apply(remover_duplicidade) df['review_text_normalized'] = df['review_text_normalized'].apply(corrigir) return df

estou fazendo assim pra testar:

texto = ['sempree', 'compro', 'Americanass', 'recomemdo', 'loja', 'amigos', 'bom', 'demaisss']

dados_sem_duplicidade = [remover_duplicidade(palavra) for palavra in texto] dados_corrigidos = corrigir(dados_sem_duplicidade)

print("Palavras sem duplicidade:", dados_sem_duplicidade) print("Palavras corrigidas:", dados_corrigidos)

[annakks]

finalizado 15/11