Tartalomjegyzék:

Jó a Python szövegfeldolgozásra?
Jó a Python szövegfeldolgozásra?

Videó: Jó a Python szövegfeldolgozásra?

Videó: Jó a Python szövegfeldolgozásra?
Videó: Mire jó a python ? 2024, December
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern és még sok más Piton modulok nagyon jó nál nél szövegfeldolgozás . Memóriahasználatuk és teljesítményük nagyon ésszerű. Piton fellép, mert szövegfeldolgozás nagyon könnyen méretezhető probléma. A többszörös feldolgozást nagyon egyszerűen használhatja dokumentumok elemzése/címkézése/darabolása/kibontása során.

Ennek megfelelően mi a szövegfeldolgozás Pythonban?

Piton - Szövegfeldolgozás . Piton A feldolgozáshoz programozás használható szöveg adatok a különböző szöveges adatelemzések követelményeihez. Python természetes nyelve Az eszköztár (NLTK) olyan könyvtárak csoportja, amelyek ilyen létrehozására használhatók Szövegfeldolgozás rendszerek.

A fentieken kívül melyik a jobb NLTK vagy spaCy? borsos támogatja a szóvektorokat, míg NLTK nem. Mint borsos a legújabb és legjobb algoritmusokat használja, teljesítménye általában jó, mint az NLTK . Ahogy az alábbiakban láthatjuk, szó tokenizálásban és POS-címkézésben borsos végez jobb , de a mondat tokenizálásban, NLTK felülmúlja borsos.

Különben is, hogyan lehet megtisztítani a szöveget Pythonban?

Mutassuk meg ezt egy kis szöveg-előkészítési folyamattal, beleértve:

  1. Töltse be a nyers szöveget.
  2. Tokenekre osztva.
  3. Átalakítás kisbetűsre.
  4. Távolítsa el az írásjeleket minden tokenről.
  5. Szűrje ki a megmaradt, nem alfabetikus tokeneket.
  6. Szűrje ki azokat a tokeneket, amelyek stopszavak.

Mik azok a szövegfeldolgozási stratégiák?

szövegfeldolgozási stratégiák . Ezek magukban foglalják a kontextuális, szemantikai, nyelvtani és hangtani ismeretek szisztematikus felhasználását annak kidolgozására, szöveg mondja. Ide tartozik az előrejelzés, a szavak felismerése és az ismeretlen szavak kidolgozása, a szövegértés ellenőrzése, a hibák azonosítása és kijavítása, a továbbolvasás és az újraolvasás.

Ajánlott: