Mündəricat:

Python mətn emalı üçün yaxşıdır?
Python mətn emalı üçün yaxşıdır?

Video: Python mətn emalı üçün yaxşıdır?

Video: Python mətn emalı üçün yaxşıdır?
Video: Python Bələdçi -Mqt 3 test izah 💥 2024, Noyabr
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern və bir çox başqaları Python modullar çox yaxşı saat mətn emalı . Onların yaddaş istifadəsi və performansı çox məqbuldur. Python çünki böyüyür mətn emalı çox asanlıqla miqyaslana bilən problemdir. Sənədlərin təhlili/etiketlənməsi/parçalanması/çıxarılması zamanı çox emaldan çox asanlıqla istifadə edə bilərsiniz.

Müvafiq olaraq, Python-da mətn emalı nədir?

Python - Mətn emalı . Python Proqramlaşdırma emal etmək üçün istifadə edilə bilər mətn müxtəlif mətn məlumatlarının təhlilində tələblər üçün məlumatlar. Python-un təbii dili Toolkit (NLTK) belə yaratmaq üçün istifadə edilə bilən kitabxanalar qrupudur Mətn emalı sistemləri.

Yuxarıdakılardan başqa, hansı daha yaxşıdır NLTK yoxsa spaCy? spaCy söz vektorlarına dəstək var, halbuki NLTK etmir. kimi spaCy ən son və ən yaxşı alqoritmlərdən istifadə edir, performansı ilə müqayisədə adətən yaxşıdır NLTK . Aşağıda gördüyümüz kimi, word tokenization və POS-tagging spaCy həyata keçirir daha yaxşı , lakin cümlə tokenizasiyasında, NLTK üstələyir spaCy.

Bundan əlavə, Python-da mətni necə təmizləyirsiniz?

Gəlin bunu kiçik bir mətn hazırlama xətti ilə nümayiş etdirək, o cümlədən:

  1. Xam mətni yükləyin.
  2. Tokenlərə bölün.
  3. Kiçik hərflərə çevirin.
  4. Hər bir işarədən durğu işarələrini çıxarın.
  5. Əlifba sırası olmayan qalan nişanları süzün.
  6. Dayanacaq sözləri olan işarələri süzün.

Mətn emal strategiyaları hansılardır?

mətn emal strategiyaları . Bunlar kontekstual, semantik, qrammatik və fonetik biliklərdən sistematik şəkildə istifadə etməyi əhatə edir. mətn deyir. Bunlara proqnozlaşdırma, sözlərin tanınması və naməlum sözlərin işlənməsi, başa düşülməsinə nəzarət, səhvləri müəyyən etmək və düzəltmək, oxumaq və yenidən oxumaq daxildir.

Tövsiyə: