Ein Stimmungsanalysemodell hat eine geringe Validierungsgenauigkeit, und der Data Scientist vermutet, dass ein sehr großes Vokabular mit geringer durchschnittlicher Worthäufigkeit das Problem ist. Welches Preprocessing oder welche Methode würde die Validierungsgenauigkeit am besten verbessern?

Ein sehr großes Vokabular mit geringer durchschnittlicher Worthäufigkeit deutet darauf hin, dass viele Wörter selten vorkommen und möglicherweise Rauschen in den Daten verursachen. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) ist eine effektive Methode, um die Bedeutung von Wörtern in einem Dokument im Kontext eines Korpus zu bewerten. Es gewichtet seltene, aber wichtige Wörter höher und reduziert den Einfluss häufiger, aber weniger informativer Wörter. Dies hilft, die Dimensionalität zu reduzieren und die relevantesten Merkmale für das Modell hervorzuheben, was die Validierungsgenauigkeit verbessern kann. Die Verwendung von Amazon Comprehend für Syntaxanalyse und Entitätserkennung ist zwar nützlich, adressiert aber nicht direkt das Problem eines zu großen Vokabulars oder seltener Wörter in Bezug auf die Feature-Repräsentation. Das Training mit BlazingText im CBOW-Modus generiert Wort-Embeddings, was eine gute Methode ist, aber TF-IDF ist in diesem spezifischen Szenario oft effektiver, um die Relevanz seltener Wörter zu gewichten. Stemming und das Entfernen von Stoppwörtern reduzieren zwar die Vokabulargröße, berücksichtigen jedoch nicht die relative Bedeutung der verbleibenden Wörter im Kontext des gesamten Korpus, was TF-IDF leistet.