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Python est-il bon pour le traitement de texte ?
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Anonim

NLTK, Gensim, Pattern et bien d'autres Python les modules sont très bon à traitement de texte . Leur utilisation de la mémoire et leurs performances sont très raisonnables. Python augmente parce que traitement de texte est un problème très facilement évolutif. Vous pouvez utiliser le multitraitement très facilement lors de l'analyse/marquage/blocage/extraction de documents.

En conséquence, qu'est-ce que le traitement de texte en Python ?

Python - Traitement de texte . Python La programmation peut être utilisée pour traiter texte données pour les exigences dans diverses analyses de données textuelles. Le langage naturel de Python Toolkit (NLTK) est un groupe de bibliothèques qui peuvent être utilisées pour créer de telles Traitement de texte systèmes.

A côté de ci-dessus, quel est le meilleur NLTK ou spaCy ? spaCy prend en charge les vecteurs de mots alors que NLTK ne fait pas. Comme spaCy utilise les algorithmes les plus récents et les meilleurs, ses performances sont généralement bonnes par rapport à NLTK . Comme nous pouvons le voir ci-dessous, dans la tokenisation des mots et le marquage POS spaCy effectue meilleur , mais dans la tokenisation de la phrase, NLTK surpasse spaCy.

D'ailleurs, comment nettoyez-vous du texte en Python ?

Démontrons cela avec un petit pipeline de préparation de texte comprenant:

  1. Chargez le texte brut.
  2. Divisé en jetons.
  3. Convertir en minuscules.
  4. Supprimez la ponctuation de chaque jeton.
  5. Filtrez les jetons restants qui ne sont pas alphabétiques.
  6. Filtrez les jetons qui sont des mots vides.

Quelles sont les stratégies de traitement de texte ?

stratégies de traitement de texte . Il s'agit de s'appuyer sur des connaissances contextuelles, sémantiques, grammaticales et phoniques de manière systématique pour déterminer ce qu'est un texte dit. Ils comprennent la prédiction, la reconnaissance des mots et l'élaboration des mots inconnus, le contrôle de la compréhension, l'identification et la correction des erreurs, la lecture et la relecture.

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