Satura rādītājs:

Vai Python ir piemērots teksta apstrādei?
Vai Python ir piemērots teksta apstrādei?

Video: Vai Python ir piemērots teksta apstrādei?

Video: Vai Python ir piemērots teksta apstrādei?
Video: Word File Processing in Python 2024, Novembris
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern un daudzi citi Python moduļi ir ļoti labi plkst teksta apstrāde . Viņu atmiņas lietojums un veiktspēja ir ļoti saprātīgi. Python mērogos, jo teksta apstrāde ir ļoti viegli mērogojama problēma. Parsējot/marķējot/sadalojot/izvelkot dokumentus, varat ļoti vienkārši izmantot vairāku apstrādi.

Attiecīgi, kas ir teksta apstrāde Python?

Python - Teksta apstrāde . Python Apstrādei var izmantot programmēšanu tekstu dati par prasībām dažādās teksta datu analīzēs. Python dabiskā valoda Rīku komplekts (NLTK) ir bibliotēku grupa, ko var izmantot tādu izveidošanai Teksta apstrāde sistēmas.

Papildus iepriekš minētajam, kas ir labāks NLTK vai spaCy? spaCy ir atbalsts vārdu vektoriem, turpretim NLTK nav. Kā spaCy izmanto jaunākos un labākos algoritmus, tā veiktspēja parasti ir laba salīdzinājumā ar NLTK . Kā redzam tālāk, vārdu marķierā un POS marķēšanā spaCy veic labāk , bet teikuma tokenizācijā, NLTK pārspēj spaCy.

Turklāt kā jūs tīrāt tekstu Python?

Parādīsim to ar nelielu teksta sagatavošanas programmu, tostarp:

  1. Ielādējiet neapstrādātu tekstu.
  2. Sadalīts žetonos.
  3. Konvertēt uz mazajiem burtiem.
  4. Noņemiet pieturzīmes no katra marķiera.
  5. Filtrējiet atlikušos marķierus, kas nav alfabētiski.
  6. Filtrējiet marķierus, kas ir apturēšanas vārdi.

Kādas ir teksta apstrādes stratēģijas?

teksta apstrādes stratēģijas . Tie ietver kontekstuālo, semantisko, gramatisko un fonisko zināšanu izmantošanu sistemātiskā veidā, lai noskaidrotu, kas tekstu saka. Tie ietver paredzēšanu, vārdu atpazīšanu un nezināmu vārdu izstrādāšanu, izpratnes uzraudzību, kļūdu identificēšanu un labošanu, lasīšanu un atkārtotu lasīšanu.

Ieteicams: