האם Python טוב לעיבוד טקסט?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

NLTK, Gensim, Pattern ועוד רבים אחרים פִּיתוֹן מודולים הם מאוד טוֹב בְּ- עיבוד טקסט . השימוש בזיכרון והביצועים שלהם סבירים מאוד. פִּיתוֹן קנה מידה בגלל עיבוד טקסט היא בעיה ניתנת להרחבה בקלות. אתה יכול להשתמש בריבוי עיבוד בקלות רבה בעת ניתוח/תיוג/חתך/חילוץ מסמכים.

בהתאם, מהו עיבוד טקסט ב-Python?

פִּיתוֹן - עיבוד טקסט . פִּיתוֹן ניתן להשתמש בתכנות לעיבוד טֶקסט נתונים לדרישות בניתוח נתונים טקסטואלי שונים. השפה הטבעית של פייתון Toolkit (NLTK) היא קבוצה של ספריות שניתן להשתמש בהן ליצירת כאלה עיבוד טקסט מערכות.

מלבד למעלה, מה עדיף NLTK או spaCy? spaCy יש תמיכה בוקטורי מילים ואילו NLTK לא. כפי ש spaCy משתמש באלגוריתמים העדכניים והטובים ביותר, הביצועים שלו בדרך כלל טובים בהשוואה ל NLTK . כפי שאנו יכולים לראות להלן, בטוקניזציה של מילים ובתיוג POS spaCy מבצע טוב יותר , אבל באסימון משפטים, NLTK ביצועים טובים יותר spaCy.

חוץ מזה, איך מנקים טקסט ב-Python?

בואו נדגים זאת באמצעות צינור קטן של הכנת טקסט כולל:

1. טען את הטקסט הגולמי.
2. חלוקה לאסימונים.
3. המר לאותיות קטנות.
4. הסר סימני פיסוק מכל אסימון.
5. סנן את האסימונים הנותרים שאינם אלפביתיים.
6. סנן אסימונים שהם מילות עצירה.

מהן אסטרטגיות עיבוד טקסט?

אסטרטגיות עיבוד טקסט . אלה כוללים הסתמכות על ידע הקשרי, סמנטי, דקדוקי ופוני בדרכים שיטתיות כדי להבין מה טֶקסט אומר. הם כוללים חיזוי, זיהוי מילים ועיבוד מילים לא ידועות, ניטור הבנה, זיהוי ותיקון שגיאות, קריאה וקריאה חוזרת.