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Video: Ist Python gut für die Textverarbeitung?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
NLTK, Gensim, Pattern und viele andere Python Module sind sehr gut bei Textverarbeitung . Ihre Speichernutzung und Leistung sind sehr vernünftig. Python skaliert, weil Textverarbeitung ist ein sehr leicht skalierbares Problem. Sie können Multiprocessing sehr einfach beim Parsen/Tagging/Chunking/Extrahieren von Dokumenten verwenden.
Was ist dementsprechend Textverarbeitung in Python?
Python - Textverarbeitung . Python Programmierung kann verwendet werden, um zu verarbeiten Text Daten für die Anforderungen in verschiedenen Textdatenanalysen. Pythons natürliche Sprache Toolkit (NLTK) ist eine Gruppe von Bibliotheken, die zum Erstellen solcher verwendet werden können Textverarbeitung Systeme.
Abgesehen von oben, was ist besser NLTK oder spaCy? spaCy unterstützt Wortvektoren, während NLTK nicht. Wie spaCy verwendet die neuesten und besten Algorithmen, seine Leistung ist normalerweise gut im Vergleich zu NLTK . Wie wir unten sehen können, in Wort-Tokenisierung und POS-Tagging spaCy führt aus besser , aber in Satztokenisierung, NLTK übertrifft spaCy.
Außerdem, wie bereinigen Sie Text in Python?
Lassen Sie uns dies mit einer kleinen Pipeline der Textvorbereitung demonstrieren, einschließlich:
- Laden Sie den Rohtext.
- In Token aufteilen.
- In Kleinbuchstaben umwandeln.
- Entfernen Sie die Satzzeichen von jedem Token.
- Filtern Sie verbleibende Token heraus, die nicht alphabetisch sind.
- Filtern Sie Token heraus, die Stoppwörter sind.
Was sind Textverarbeitungsstrategien?
Textverarbeitungsstrategien . Dabei wird systematisch auf kontextuelles, semantisches, grammatikalisches und phonisches Wissen zurückgegriffen, um herauszufinden, was ein Text sagt. Dazu gehören das Vorhersagen, Erkennen von Wörtern und das Herausarbeiten unbekannter Wörter, das Überwachen des Verständnisses, das Erkennen und Korrigieren von Fehlern, das Weiterlesen und das erneute Lesen.
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