ZulfiqarHusain/60-Day-AI-Challange
My Daily AI Coding Challange
SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
このリポジトリは、Naive Bayes 分類器に入力する前の生テキストを標準化するための自然言語前処理パイプラインの実装です。機械学習やNLPを学ぶ学生や実務者が、ノイズ除去と語彙圧縮を通してモデルの速度と安定性を改善する目的で利用します。 主な処理: - 小文字化による大文字小文字の統一 - 正規表現で特殊文字・数字・句読点を除去 - ストップワード除去（一般的語を削ることで特徴を絞るが「not」等の扱いは注意） - PorterStemmer によるステミングで語幹化 手動テストの例では「I am loving this so much!」→「love much」のように変換され、感情判定が安定化。観察点としては、ステミングで語彙数が減りメモリ・速度が改善する一方、否定語を除くと感情ラベルが反転するリスクがあることが挙げられます。実装は Python、NLTK、scikit-learn、pandas、re を使用しています。
Language breakdown (by bytes)
Owner
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-03 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 15:42 |
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