Mục lục:

Python có tốt cho xử lý văn bản không?
Python có tốt cho xử lý văn bản không?

Video: Python có tốt cho xử lý văn bản không?

Video: Python có tốt cho xử lý văn bản không?
Video: Hướng Dẫn Dùng Python Xử Lý Dữ Liệu Excel Và Tạo File Tự Động Cho Dân Văn Phòng Và Dân Trái Ngành 2024, Tháng mười hai
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern, và nhiều thứ khác Python mô-đun rất tốt tại xử lý văn bản . Việc sử dụng bộ nhớ và hiệu suất của chúng rất hợp lý. Python tăng quy mô bởi vì xử lý văn bản là một vấn đề rất dễ mở rộng. Bạn có thể sử dụng đa xử lý rất dễ dàng khi phân tích cú pháp / gắn thẻ / phân đoạn / trích xuất tài liệu.

Tương ứng, xử lý văn bản trong Python là gì?

Python - Xử lý văn bản . Python Lập trình có thể được sử dụng để xử lý chữ dữ liệu cho các yêu cầu trong phân tích dữ liệu dạng văn bản khác nhau. Ngôn ngữ tự nhiên của Python Bộ công cụ (NLTK) là một nhóm các thư viện có thể được sử dụng để tạo Xử lý văn bản các hệ thống.

Ngoài NLTK hay spaCy ở trên thì cái nào tốt hơn? spaCy có hỗ trợ cho các vectơ từ trong khi NLTK không làm. Như spaCy sử dụng các thuật toán mới nhất và tốt nhất, hiệu suất của nó thường tốt so với NLTK . Như chúng ta có thể thấy bên dưới, trong mã hóa từ và gắn thẻ POS spaCy biểu diễn tốt hơn , nhưng trong mã hóa câu, NLTK vượt trội spaCy.

Ngoài ra, làm thế nào để bạn dọn dẹp văn bản trong Python?

Hãy chứng minh điều này bằng một quy trình soạn thảo văn bản nhỏ bao gồm:

  1. Tải văn bản thô.
  2. Chia thành các mã thông báo.
  3. Chuyển thành chữ thường.
  4. Xóa dấu chấm câu khỏi mỗi mã thông báo.
  5. Lọc ra các mã thông báo còn lại không phải là bảng chữ cái.
  6. Lọc ra các mã thông báo là từ dừng.

Các chiến lược xử lý văn bản là gì?

chiến lược xử lý văn bản . Những điều này liên quan đến việc rút ra kiến thức về ngữ cảnh, ngữ nghĩa, ngữ pháp và ngữ âm theo những cách có hệ thống để tìm ra những gì chữ nói. Chúng bao gồm dự đoán, nhận dạng từ và tìm ra những từ chưa biết, theo dõi khả năng hiểu, xác định và sửa lỗi, đọc tiếp và đọc lại.

Đề xuất: