Правильная последовательность действий: Г. Токенизация текста - это процесс разделения текста на отдельные слова или токены. Токеном может быть любой элемент текста, например, отдельное слово, знак пунктуации или числовое значение. Е. Фильтрация от знаков препинания - после токенизации, знаки препинания обычно не несут смысловой нагрузки и могут быть проигнорированы. Они могут быть удалены из текста или заменены на пустые символы. Д. Фильтрация от шумовых слов - в корпусе текстов обычно есть шумовые слова, которые не несут смысловой нагрузки или мало представлены. Они могут быть удалены из текста, чтобы сосредоточиться на более значимых словах. Б. Нормализация токенов - это процесс приведения токенов к единому формату. Нормализация может включать приведение всех букв к нижнему регистру или удаление окончаний слов, чтобы сосредоточиться на основе слова. Ж. Включение значений словаря в перечень признаков - значения словаря, такие как веса или частоты, могут быть использованы в качестве признаков для анализа текста. Эти значения могут быть добавлены в перечень признаков для использования в дальнейшем анализе. З. Частеречная разметка текста - это процесс определения частей речи каждого токена в тексте. Частеречная разметка может быть полезна для определения грамматической структуры текста и выделения определенных слов или фраз. В. Нормализация значений словаря - значения словаря могут быть нормализованы для учета различных масштабов или единиц измерения. Нормализация может быть полезна для сравнения значений словаря между разными текстами или для применения нормализованных значений в дальнейшей анализе. А. Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе - TF-IDF оценка позволяет определить важность каждого слова в тексте. Модификация TF-IDF может включать дополнение к оценке, чтобы учесть слабо представленные слова, которые иначе были бы недооценены. И. Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков - TF-IDF можно применять для определения важности слов в тексте. Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений позволяет выбрать наиболее значимые признаки для анализа. Например, можно выбрать только топ-10 слов с наибольшими значениями TF-IDF для использования в дальнейшем анализе. Й. Разметка именованных сущностей - это процесс выделения и классификации именованных сущностей, таких как имена, города, даты и т. д., в тексте. Разметка именованных сущностей может быть полезна для анализа содержания текста и выделения конкретной информации.