Je Python dobrý na spracovanie textu?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52

NLTK, Gensim, Pattern a mnoho ďalších Python moduly sú veľmi dobre pri spracovanie textu . Ich využitie pamäte a výkon sú veľmi rozumné. Python zväčšuje, pretože spracovanie textu je veľmi ľahko škálovateľný problém. Multiprocesing môžete veľmi jednoducho použiť pri analýze/označovaní/rozdeľovaní/rozbaľovaní dokumentov.

Čo je teda spracovanie textu v Pythone?

Python - Spracovanie textu . Python Na spracovanie je možné použiť programovanie text dáta pre požiadavky v rôznych analýzach textových dát. Prirodzený jazyk Pythonu Toolkit (NLTK) je skupina knižníc, ktoré je možné použiť na vytváranie takýchto knižníc Spracovanie textu systémov.

Čo okrem vyššie uvedeného je lepšie NLTK alebo spaCy? spaCy má podporu pre slovné vektory, zatiaľ čo NLTK nie. Ako spaCy používa najnovšie a najlepšie algoritmy, jeho výkon je zvyčajne dobrý v porovnaní s NLTK . Ako môžeme vidieť nižšie, vo word tokenization a POS-tagging spaCy vystupuje lepšie , ale pri tokenizácii viet, NLTK prevyšuje spaCy.

Okrem toho, ako čistíte text v Pythone?

Ukážme to na malom postupe prípravy textu vrátane:

1. Načítajte nespracovaný text.
2. Rozdeľte na žetóny.
3. Previesť na malé písmená.
4. Odstráňte interpunkciu z každého tokenu.
5. Odfiltrujte zostávajúce tokeny, ktoré nie sú abecedné.
6. Odfiltrujte tokeny, ktoré sú zastavovacími slovami.

Aké sú stratégie spracovania textu?

stratégie spracovania textu . Tieto zahŕňajú systematické čerpanie z kontextových, sémantických, gramatických a fonických znalostí, aby sa zistilo, čo a text hovorí. Zahŕňajú predpovedanie, rozpoznávanie slov a vypracúvanie neznámych slov, sledovanie porozumenia, identifikáciu a opravu chýb, čítanie a opätovné čítanie.