Съдържание:

Python добър ли е за обработка на текст?
Python добър ли е за обработка на текст?

Видео: Python добър ли е за обработка на текст?

Видео: Python добър ли е за обработка на текст?
Видео: Python - Lists! 2024, Ноември
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern и много други Python модулите са много добре при обработка на текст . Използването на паметта и производителността им са много разумни. Python увеличава мащаба, защото обработка на текст е много лесно мащабируем проблем. Можете да използвате многообработка много лесно, когато анализирате/маркирате/накъсвате/извличате документи.

Съответно, какво представлява обработката на текст в Python?

Python - Обработка на текст . Python Програмирането може да се използва за обработка текст данни за изискванията при различни анализи на текстови данни. Естественият език на Python Toolkit (NLTK) е група от библиотеки, които могат да се използват за създаване на такива Обработка на текст системи.

Освен по-горе, кое е по-добро NLTK или spaCy? просторен има поддръжка за вектори на думи, докато NLTK не. Като просторна използва най-новите и най-добри алгоритми, неговата производителност обикновено е добра в сравнение с NLTK . Както можем да видим по-долу, в токенизация на думи и POS-маркиране просторен изпълнява По-добре , но при токенизация на изречения, NLTK превъзхожда просторна.

Освен това, как почиствате текста в Python?

Нека демонстрираме това с малък поток от подготовка на текст, включително:

  1. Заредете необработения текст.
  2. Разделете на жетони.
  3. Преобразуване в малки букви.
  4. Премахнете пунктуацията от всяка лексема.
  5. Филтрирайте останалите токени, които не са по азбучен ред.
  6. Филтрирайте токените, които са стоп думи.

Какви са стратегиите за обработка на текст?

стратегии за обработка на текст . Те включват използване на контекстуални, семантични, граматични и звукови знания по систематичен начин, за да се разбере какво текст казва. Те включват предвиждане, разпознаване на думи и изработване на непознати думи, наблюдение на разбирането, идентифициране и коригиране на грешки, четене и повторно четене.

Препоръчано: