Je Python dobrý pro zpracování textu?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

NLTK, Gensim, Pattern a mnoho dalších Krajta moduly jsou velmi dobrý na zpracování textu . Jejich využití paměti a výkon jsou velmi rozumné. Krajta se zvětšuje, protože zpracování textu je velmi snadno škálovatelný problém. Multiprocessing můžete velmi snadno použít při analýze/označování/rozdělování/rozbalování dokumentů.

Co je tedy zpracování textu v Pythonu?

Krajta - Zpracování textu . Krajta Ke zpracování lze použít programování text data pro požadavky v různých analýzách textových dat. Přirozený jazyk Pythonu Toolkit (NLTK) je skupina knihoven, které lze pro jejich vytvoření použít Zpracování textu systémy.

Kromě výše uvedeného, co je lepší NLTK nebo spaCy? prostorovost má podporu pro slovní vektory, zatímco NLTK ne. Tak jako prostorovost používá nejnovější a nejlepší algoritmy, jeho výkon je obvykle dobrý ve srovnání s NLTK . Jak můžeme vidět níže, ve slovní tokenizaci a POS-taggingu prostorovost vystupuje lepší , ale v tokenizaci vět, NLTK překonává prostorovost.

Kromě toho, jak čistíte text v Pythonu?

Pojďme si to ukázat na malém kanálu přípravy textu, včetně:

1. Načtěte nezpracovaný text.
2. Rozdělit na žetony.
3. Převést na malá písmena.
4. Odstraňte interpunkci z každého tokenu.
5. Odfiltrujte zbývající tokeny, které nejsou abecední.
6. Odfiltrujte tokeny, které jsou zastavovacími slovy.

Jaké jsou strategie zpracování textu?

strategie zpracování textu . Ty zahrnují systematické čerpání z kontextových, sémantických, gramatických a fonických znalostí, aby bylo možné zjistit, co a text říká. Zahrnují předpovídání, rozpoznávání slov a vypracování neznámých slov, sledování porozumění, identifikaci a opravu chyb, čtení a opětovné čtení.