Innehållsförteckning:

Är Python bra för textbehandling?
Är Python bra för textbehandling?

Video: Är Python bra för textbehandling?

Video: Är Python bra för textbehandling?
Video: MJC Stream: Видишь енота? А он есть! Главное об ML и компьютерном зрении 2024, November
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern och många andra Pytonorm moduler är mycket Bra på textbehandling . Deras minnesanvändning och prestanda är mycket rimliga. Pytonorm skalar upp pga textbehandling är ett mycket lätt skalbart problem. Du kan använda multiprocessing mycket enkelt när du analyserar/taggar/chunkar/extraherar dokument.

På motsvarande sätt, vad är textbehandling i Python?

Pytonorm - Textbearbetning . Pytonorm Programmering kan användas för att bearbeta text data för kraven i olika textdataanalyser. Pythons naturliga språk Toolkit (NLTK) är en grupp bibliotek som kan användas för att skapa sådana Textbearbetning system.

Förutom ovan, vilket är bättre NLTK eller spaCy? rymd har stöd för ordvektorer medan NLTK gör inte. Som rymd använder de senaste och bästa algoritmerna, dess prestanda är vanligtvis bra jämfört med NLTK . Som vi kan se nedan, i ordtokenisering och POS-taggning rymd utför bättre , men i meningstokenisering, NLTK överträffar rymd.

Dessutom, hur rensar du text i Python?

Låt oss demonstrera detta med en liten pipeline av textförberedelser inklusive:

  1. Ladda den råa texten.
  2. Dela upp i tokens.
  3. Konvertera till gemener.
  4. Ta bort skiljetecken från varje token.
  5. Filtrera bort återstående tokens som inte är alfabetiska.
  6. Filtrera bort tokens som är stoppord.

Vad är textbearbetningsstrategier?

textbearbetningsstrategier . Dessa innebär att man använder kontextuella, semantiska, grammatiska och foniska kunskaper på ett systematiskt sätt för att räkna ut vad en text säger. De inkluderar att förutsäga, känna igen ord och räkna ut okända ord, övervaka förståelsen, identifiera och korrigera fel, läsa vidare och läsa om.

Rekommenderad: