Spisu treści:

Czy Python jest dobry do przetwarzania tekstu?
Czy Python jest dobry do przetwarzania tekstu?

Wideo: Czy Python jest dobry do przetwarzania tekstu?

Wideo: Czy Python jest dobry do przetwarzania tekstu?
Wideo: 3 amazing Python Libraries for text processing 2024, Listopad
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern i wiele innych Pyton moduły są bardzo dobry w przetwarzanie tekstu . Ich wykorzystanie pamięci i wydajność są bardzo rozsądne. Pyton zwiększa się, ponieważ przetwarzanie tekstu jest bardzo łatwo skalowalnym problemem. Możesz bardzo łatwo korzystać z wieloprocesowego przetwarzania podczas analizowania/tagowania/fragmentowania/wyodrębniania dokumentów.

W związku z tym, czym jest przetwarzanie tekstu w Pythonie?

Pyton - Przetwarzanie tekstu . Pyton Programowanie może być używane do przetwarzania tekst dane dla wymagań w różnych analizach danych tekstowych. Język naturalny Pythona Toolkit (NLTK) to grupa bibliotek, które można wykorzystać do tworzenia takich Przetwarzanie tekstu systemy.

Poza powyższym, co jest lepsze NLTK czy spaCy? spaCy obsługuje wektory słów, podczas gdy NLTK nie. Jak spaCy wykorzystuje najnowsze i najlepsze algorytmy, jego wydajność jest zazwyczaj dobra w porównaniu do NLTK . Jak widać poniżej, w tokenizacji słowa i tagowaniu POS spaCy wykonuje lepszy , ale w tokenizacji zdań, NLTK przewyższa spaCy.

Poza tym, jak posprzątasz tekst w Pythonie?

Zademonstrujmy to za pomocą małego potoku przygotowania tekstu, w tym:

  1. Załaduj nieprzetworzony tekst.
  2. Podziel na tokeny.
  3. Konwertuj na małe litery.
  4. Usuń interpunkcję z każdego tokena.
  5. Odfiltruj pozostałe tokeny, które nie są alfabetyczne.
  6. Odfiltruj tokeny, które są słowami stop.

Jakie są strategie przetwarzania tekstu?

strategie przetwarzania tekstu . Obejmują one systematyczne czerpanie z wiedzy kontekstowej, semantycznej, gramatycznej i fonicznej w celu ustalenia, co jest tekst mówi. Obejmują one przewidywanie, rozpoznawanie słów i opracowywanie nieznanych słów, monitorowanie rozumienia, identyfikowanie i poprawianie błędów, czytanie i ponowne czytanie.

Zalecana: