Kazalo:

Je Python dober za obdelavo besedila?
Je Python dober za obdelavo besedila?
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern in mnogi drugi Python moduli so zelo dobro pri obdelava besedila . Njihova poraba pomnilnika in zmogljivost sta zelo razumni. Python poveča, ker obdelava besedila je zelo enostavno razširljiv problem. Večprocesiranje lahko zelo enostavno uporabljate pri razčlenjevanju/označevanju/sečenju/izvlečenju dokumentov.

Ustrezno temu, kaj je obdelava besedila v Pythonu?

Python - Obdelava besedila . Python Programiranje se lahko uporablja za obdelavo besedilo podatke za zahteve pri različnih analizah besedilnih podatkov. Pythonov naravni jezik Zbirka orodij (NLTK) je skupina knjižnic, ki jih je mogoče uporabiti za ustvarjanje takšnih Obdelava besedila sistemov.

Poleg zgoraj, kaj je bolje NLTK ali spaCy? prostoren ima podporo za vektorje besed NLTK ne. Kot prostoren uporablja najnovejše in najboljše algoritme, je njegova zmogljivost običajno dobra v primerjavi z NLTK . Kot lahko vidimo spodaj, v besedni tokenizaciji in POS-označevanju prostoren izvaja bolje , vendar pri žetonizaciji stavkov, NLTK prekaša prostoren.

Poleg tega, kako počistite besedilo v Pythonu?

Pokažimo to z majhnim cevovodom priprave besedila, vključno z:

  1. Naložite surovo besedilo.
  2. Razdelite na žetone.
  3. Pretvori v male črke.
  4. Odstranite ločila iz vsakega žetona.
  5. Filtrirajte preostale žetone, ki niso abecedni.
  6. Filtrirajte žetone, ki so stop besede.

Kakšne so strategije obdelave besedil?

strategije obdelave besedil . Ti vključujejo črpanje kontekstualnega, semantičnega, slovničnega in glasovnega znanja na sistematične načine, da ugotovimo, kaj besedilo pravi. Vključujejo napovedovanje, prepoznavanje besed in razlaganje neznanih besed, spremljanje razumevanja, prepoznavanje in popravljanje napak, branje naprej in ponovno branje.

Priporočena: