ก่อนจะประมวลผลข้อความ เราจำเป็นต้องทำความสะอาดข้อความเสียหน่อย ทั่ว ๆ ไปที่จำเป็นต้องทำ ก็เช่น แปลง new line (\r\n หรือ \n), หรือแปลงให้อยู่ในชุดอักขระ (character set) ที่โปรแกรมใน processing pipeline จะทำงานได้ เช่นแปลง ä เป็น ae หรือแปลง “ ” เป็น ” “, หรือการ normalize ลำดับอักขระ เช่น น.หนู+สระอำ+ไม้โท → น.หนู+ไม้โท+สระอำ, หรือไปถึงขั้นซับซ้อน อย่างแก้ตัวสะกด

(กรณีเป็นงานลักษณะจดหมายเหตุ หรือ archival ก็อาจจำเป็นต้องเก็บตัว raw text ก่อนแปลงเอาไว้ด้วย เพราะการแปลงอาจจะ(และมักจะ)เป็น lossy คือแปลงไปแล้วแปลงกลับมาได้ไม่เหมือนเดิม เช่นตัวอย่างข้างบน ที่แปลง “ ” เป็น ” “)

การทำความสะอาดข้อความ หรือ text cleansing นี้ มีจุดประสงค์หลายอย่าง อย่างหนึ่งก็เพื่อเพิ่มความต้องตรงกัน (integrity) ภายในเนื้อข้อความ ซึ่งกรณีถ้าจะเอาข้อความนี้ไปประมวลผลทางสถิติ เช่นเอาไปฝึกเครื่อง (machine learning) ความต้องตรงกันภายในข้อความนี้ ก็มีผลต่อความแม่นยำของตัวแบบที่จะฝึกได้

จุดประสงค์อีกอย่างของการทำความสะอาดข้อความ ก็เพื่อลดความซับซ้อนของการประมวลผลด้วย ไม่ว่าจะเป็นการลดความซับซ้อนของตัวแบบ หรือการลดความซับซ้อนของเงื่อนไขในโปรแกรม เช่น ทำให้เขียน regular expression ได้สะดวกขึ้น

สำหรับแอปพลิเคชั่นการค้นหาและการทำดัชนี การทำความสะอาดข้อความ รวมไปถึงการทำให้ข้อความมันซับซ้อนน้อยลง (ไม่ว่าจะในทางลำดับอักษร ซึ่งจะมีผลต่อขนาดของ word set หรือการลดขนาดของ character set ด้วยการยุบตัวอักษรบางตัวเข้าด้วยกัน) จะช่วยให้ดัชนีมีขนาดเล็กลงด้วย และถ้าใช้ประกอบกับตารางการแทนอักษร/คำ (replacement table) ก็จะช่วยให้โอกาสการเจอคำที่ค้นหา มีมากขึ้น เนื่องจากลดผลกระทบจากการสะกดไม่ตรงกัน (spelling variations) (จริง ๆ จะใช้ replacement table อย่างเดียวก็ได้ แต่กรณีนั้น search space ก็จะใหญ่ขึ้น มีผลต่อประสิทธิภาพ)

ในตอนที่เขียน JavaScript สำหรับใช้กับ Roti ก็คิดไว้าว่าจะเจอปัญหาลักษณะนี้ ซึ่งจะมีผลต่อการคำนวณหาบล็อกโพสต์ที่ใกล้เคียง (ดูตัวอย่างได้ที่ท้ายโพสต์นี้ ตรงที่เขียนว่า ‘roti thinks you may like these posts…’) เลยให้จาวาสคริปต์ทำความสะอาดข้อความนิดหน่อย ก่อนจะส่งไปเซิร์ฟเวอร์

เนื่องจาก Roti ทำงานกับเอกสารเว็บ ซึ่งมี ‘ปัญหา’ อีกอย่าง คือการใช้ HTML/XML entities แทนตัวอักษร เช่นใช้ & เพื่อแทนอักษร & ดังนั้นก่อนจะทำอะไรกับข้อความ จึงควร decode entities พวกนี้ออกมาก่อน

กรณีของ HTML entities ถ้าใช้ PHP สามารถใช้ฟังก์ชั่น html_entity_decode($text) ได้เลย แต่ในจาวาสคริปต์มันไม่มี (หรือผมไม่รู้ว่ามันมี) ก็เลยใช้แทนที่สตริงแบบบ้าน ๆ ไป

ตารางข้างล่างปรับแก้มาจากตัวจาวาสคริปต์ roticlient.js และใส่รายละเอียดเพิ่มเติมนิดหน่อย ยินดีรับคำแนะนำครับ

possible replacements ในตารางนั้น เป็นเพียงคำแนะนำตั้งต้น การจะเลือกใช้อะไร ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชั่นด้วย เช่น ตัวเลือกที่เหมาะกับการเอาไปทำดัชนี ก็อาจจะไม่เหมือนกับตัวเลือกที่เหมาะกับการเอาไปแสดงผล เช่น zero-width space ถ้าทำดัชนี การแทนด้วย space น่าจะเหมาะ แต่ถ้าจะเอาไปแสดงผล การลบมันทิ้งไปเลย น่าจะเหมาะกว่า

ด้านล่างนี้ เป็นตัวอย่างโค้ดที่แทนที่ตัวอักษรต่าง ๆ จาก roticlient.js


return str.replace(/( |‐|‒|–|–|—|—|―|&#8275)/g, ' ')
.replace(/(­|­|­|​|&#8203)/g,'')
.replace(/[\u200b\u200d\u00ad]/g, '')
.replace(/[!\?;:"'`“”^\*\+\-_\(\)\[\]\{\}#@&~\.,\\\/\|]/g, ' ')
.replace(/\s+/g, ' ');


ติดตามการพัฒนา Roti ได้จาก Opendream’s blog

(โพสต์นี้ให้ @pittaya เนื่องจากเคยถามเอาไว้เมื่อนานเมือกแล้ว)

technorati tags:
text processing,
Unicode,
HTML