Sisällysluettelo:

Onko Python hyvä tekstinkäsittelyyn?
Onko Python hyvä tekstinkäsittelyyn?

Video: Onko Python hyvä tekstinkäsittelyyn?

Video: Onko Python hyvä tekstinkäsittelyyn?
Video: How To Install Python, Setup Virtual Environment VENV, Set Default Python System Path & Install Git 2024, Saattaa
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern ja monet muut Python moduulit ovat erittäin hyvä klo tekstinkäsittely . Niiden muistin käyttö ja suorituskyky ovat erittäin kohtuullisia. Python skaalautuu, koska tekstinkäsittely on erittäin helposti skaalautuva ongelma. Voit käyttää moniprosessointia erittäin helposti, kun jäsentät/taggaat/pakat/purat asiakirjoja.

Vastaavasti mitä on tekstinkäsittely Pythonissa?

Python - Tekstinkäsittely . Python Ohjelmointia voidaan käyttää prosessointiin teksti dataa erilaisiin tekstitietoanalyysiin liittyviin vaatimuksiin. Pythonin luonnollinen kieli Toolkit (NLTK) on ryhmä kirjastoja, joita voidaan käyttää sellaisten luomiseen Tekstinkäsittely järjestelmät.

Yllä olevan lisäksi kumpi on parempi NLTK vai spaCy? spaCy on tuki sanavektoreille, kun taas NLTK ei. Kuten spaCy käyttää uusimpia ja parhaita algoritmeja, sen suorituskyky on yleensä hyvä verrattuna NLTK . Kuten alla näemme, sanan tokenisaatiossa ja POS-koodauksessa spaCy suorittaa paremmin , mutta lauseen tokenisaatiossa, NLTK toimii paremmin spaCy.

Sitä paitsi, kuinka puhdistat tekstin Pythonissa?

Osoitetaan tämä pienellä tekstin valmisteluprosessilla, joka sisältää:

  1. Lataa raakateksti.
  2. Jaettu tokeneihin.
  3. Muunna pieniksi kirjaimiksi.
  4. Poista välimerkit jokaisesta merkistä.
  5. Suodata pois jäljellä olevat tunnukset, jotka eivät ole aakkosjärjestyksessä.
  6. Suodata pois merkit, jotka ovat stop-sanoja.

Mitä ovat tekstinkäsittelystrategiat?

tekstinkäsittelystrategiat . Näihin sisältyy kontekstuaalisen, semanttisen, kieliopillisen ja fonisen tiedon hyödyntäminen systemaattisilla tavoilla selvittääkseen, mitä teksti sanoo. Niihin kuuluvat ennustaminen, sanojen tunnistaminen ja tuntemattomien sanojen luominen, ymmärtämisen seuranta, virheiden tunnistaminen ja korjaaminen, eteenpäin ja uudelleen lukeminen.

Suositeltava: