สารบัญ:

Python ดีสำหรับการประมวลผลข้อความหรือไม่
Python ดีสำหรับการประมวลผลข้อความหรือไม่

วีดีโอ: Python ดีสำหรับการประมวลผลข้อความหรือไม่

วีดีโอ: Python ดีสำหรับการประมวลผลข้อความหรือไม่
วีดีโอ: ภาษา Python ดีอย่างไร ? ทำไมต้อง #Python 🧑‍💻✅ 2024, ธันวาคม
Anonim

NLTK, Gensim, Pattern และอื่นๆ อีกมากมาย Python โมดูลเป็นอย่างมาก ดี ที่ การประมวลผลข้อความ . การใช้หน่วยความจำและประสิทธิภาพนั้นสมเหตุสมผลมาก Python เพิ่มขึ้นเพราะ การประมวลผลข้อความ เป็นปัญหาที่ปรับขนาดได้ง่ายมาก คุณสามารถใช้การประมวลผลหลายตัวได้อย่างง่ายดายเมื่อแยกวิเคราะห์/แท็ก/แบ่งกลุ่ม/แยกเอกสาร

ตามลำดับ การประมวลผลข้อความใน Python คืออะไร?

Python - การประมวลผลข้อความ . Python การเขียนโปรแกรมสามารถใช้ประมวลผลได้ ข้อความ ข้อมูลสำหรับความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความต่างๆ ภาษาธรรมชาติของ Python Toolkit (NLTK) คือกลุ่มของไลบรารีที่สามารถใช้ในการสร้างดังกล่าวได้ การประมวลผลข้อความ ระบบต่างๆ

ข้างบนนี้ NLTK หรือ spaCy ไหนดีกว่ากัน? spaCy มีการสนับสนุนสำหรับเวกเตอร์คำในขณะที่ NLTK ไม่. เนื่องจาก spaCy ใช้อัลกอริธึมล่าสุดและดีที่สุด ประสิทธิภาพมักจะดีเมื่อเทียบกับ NLTK . ดังที่เราเห็นด้านล่างในโทเค็นของคำและการติดแท็ก POS spaCy ดำเนินการ ดีกว่า แต่ในการแปลงประโยคเป็นโทเค็น NLTK ผลงานดีกว่า spaCy.

นอกจากนี้ คุณจะล้างข้อความใน Python อย่างไร

มาสาธิตสิ่งนี้ด้วยขั้นตอนการเตรียมข้อความขนาดเล็ก ซึ่งรวมถึง:

  1. โหลดข้อความดิบ
  2. แยกเป็นโทเค็น
  3. แปลงเป็นตัวพิมพ์เล็ก
  4. ลบเครื่องหมายวรรคตอนออกจากแต่ละโทเค็น
  5. กรองโทเค็นที่เหลือที่ไม่ใช่ตัวอักษร
  6. กรองโทเค็นที่เป็นคำหยุด

กลยุทธ์การประมวลผลข้อความคืออะไร?

กลยุทธ์การประมวลผลข้อความ . สิ่งเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการใช้ความรู้ตามบริบท ความหมาย ไวยากรณ์และการออกเสียงในรูปแบบที่เป็นระบบเพื่อหาสิ่งที่ ข้อความ กล่าว ซึ่งรวมถึงการคาดการณ์ การจำคำศัพท์ และการคำนวณคำที่ไม่รู้จัก การตรวจสอบความเข้าใจ การระบุและแก้ไขข้อผิดพลาด การอ่านและการอ่านซ้ำ

แนะนำ: