Innholdsfortegnelse:

Er Python bra for tekstbehandling?
Er Python bra for tekstbehandling?

Video: Er Python bra for tekstbehandling?

Video: Er Python bra for tekstbehandling?
Video: Blender Python Tutorial : Enumerator / Drop down Menu [learn python for beginners] 2024, Desember
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern og mange andre Python moduler er veldig god på tekstbehandling . Minnebruken og ytelsen deres er svært rimelig. Python skalerer opp pga tekstbehandling er et veldig lett skalerbart problem. Du kan bruke multiprosessering veldig enkelt når du analyserer/tagger/deler/pakker ut dokumenter.

Tilsvarende, hva er tekstbehandling i Python?

Python - Tekstbehandling . Python Programmering kan brukes til å behandle tekst data for kravene i ulike tekstdataanalyser. Pythons naturlige språk Toolkit (NLTK) er en gruppe biblioteker som kan brukes til å lage slike Tekstbehandling systemer.

Foruten ovenfor, hvilken er bedre NLTK eller spaCy? spaCy har støtte for ordvektorer mens NLTK gjør ikke. Som spaCy bruker de nyeste og beste algoritmene, ytelsen er vanligvis god sammenlignet med NLTK . Som vi kan se nedenfor, i ordtokenisering og POS-tagging spaCy utfører bedre , men i setningstokenisering, NLTK utkonkurrerer spaCy.

Dessuten, hvordan rydder du opp i tekst i Python?

La oss demonstrere dette med en liten pipeline av tekstforberedelse, inkludert:

  1. Last inn råteksten.
  2. Del opp i tokens.
  3. Konverter til små bokstaver.
  4. Fjern tegnsetting fra hver token.
  5. Filtrer ut gjenværende tokens som ikke er alfabetisk.
  6. Filtrer ut tokens som er stoppord.

Hva er tekstbehandlingsstrategier?

tekstbehandlingsstrategier . Disse innebærer å trekke på kontekstuell, semantisk, grammatisk og lydkunnskap på systematiske måter for å finne ut hva en tekst sier. De inkluderer å forutsi, gjenkjenne ord og utarbeide ukjente ord, overvåke forståelse, identifisere og rette feil, lese videre og lese på nytt.

Anbefalt: