Indholdsfortegnelse:

Er Python god til tekstbehandling?
Er Python god til tekstbehandling?

Video: Er Python god til tekstbehandling?

Video: Er Python god til tekstbehandling?
Video: БЫСТРЫЙ ASMR 👩‍⚕️ 29 РОЛЕВЫХ по Алфавиту 👷‍♀️🕵️‍♀️ АСМР / 29 Roleplays 2024, November
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern og mange andre Python moduler er meget godt på tekstbehandling . Deres hukommelsesforbrug og ydeevne er meget rimelige. Python skalerer op pga tekstbehandling er et meget let skalerbart problem. Du kan bruge multiprocessing meget nemt, når du parser/tagger/chunker/udpakker dokumenter.

Tilsvarende, hvad er tekstbehandling i Python?

Python - Tekstbehandling . Python Programmering kan bruges til at behandle tekst data til kravene i forskellige tekstdataanalyser. Pythons naturlige sprog Toolkit (NLTK) er en gruppe af biblioteker, der kan bruges til at oprette sådanne Tekstbehandling systemer.

Udover ovenstående, hvilken er bedre NLTK eller spaCy? spaCy har understøttelse af ordvektorer, hvorimod NLTK gør ikke. Som spaCy bruger de nyeste og bedste algoritmer, dens ydeevne er normalt god i forhold til NLTK . Som vi kan se nedenfor, i word-tokenisering og POS-tagging spaCy udfører bedre , men i sætningstokenisering, NLTK udkonkurrerer spaCy.

Desuden, hvordan rydder du op i tekst i Python?

Lad os demonstrere dette med en lille pipeline af tekstforberedelse, herunder:

  1. Indlæs den rå tekst.
  2. Opdeles i tokens.
  3. Konverter til små bogstaver.
  4. Fjern tegnsætning fra hver token.
  5. Filtrer resterende tokens fra, der ikke er alfabetiske.
  6. Filtrer tokens fra, der er stopord.

Hvad er tekstbehandlingsstrategier?

tekstbehandlingsstrategier . Disse involverer at trække på kontekstuel, semantisk, grammatisk og lydmæssig viden på systematiske måder for at finde ud af, hvad en tekst siger. De omfatter at forudsige, genkende ord og udarbejde ukendte ord, overvåge forståelsen, identificere og rette fejl, læse videre og genlæse.

Anbefalede: