Ya sea que estés acostumbrado a trabajar con rtf o que manejes este formato por primera vez, editarlo no debería parecer un desafío. Diferentes formatos pueden requerir software particular para abrirlos y editarlos correctamente. Sin embargo, si necesitas limpiar texto en rtf rápidamente como parte de tu proceso habitual, lo mejor es encontrar una herramienta multifuncional de documentos que permita todo tipo de operaciones sin necesidad de esfuerzo adicional.
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si alguna vez has oído la frase basura entra, basura sale al crear un modelo, lo mismo se aplica al análisis de texto. Acabamos de aprender cómo tokenizar, lo que realmente puede exponer la posible basura en nuestro texto. Demos el siguiente paso después de la tokenización y creemos un mejor texto de entrada para obtener un mejor análisis. Antes de ver algunos pasos simples de preprocesamiento para limpiar nuestros datos, me gustaría presentar un segundo conjunto de datos que estaremos explorando. 538 publicó recientemente una gran cantidad de datos públicos. Uno de estos conjuntos de datos consistió en casi tres millones de tweets de trolls rusos. Estos son tweets de bots que tuitearon durante el ciclo electoral de EE. UU. de 2016. Exploraremos los primeros 20,000 tweets, así como usar algunos de los metadatos, como el número de seguidores, el número de seguidos, la fecha de publicación y el tipo de cuenta, para ayudar en parte de nuestro análisis. Este es un gran conjunto de datos para modelado de temas, tareas de clasificación, reconocimiento de entidades nombradas y otros. Puedes imaginar que los tweets probablemente tienen mucha basura. Para mostrar esto, veamos los más comunes.
