Բովանդակություն:
Video: Արդյո՞ք Python-ը լավ է տեքստի մշակման համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
NLTK, Gensim, Pattern և շատ ուրիշներ Պիթոն մոդուլները շատ են լավ ժամը տեքստի մշակում . Նրանց հիշողության օգտագործումը և կատարումը շատ ողջամիտ են: Պիթոն մեծանում է, քանի որ տեքստի մշակում շատ հեշտ մասշտաբային խնդիր է: Դուք կարող եք շատ հեշտությամբ օգտագործել բազմամշակումը փաստաթղթերը վերլուծելիս/պիտակավորելիս/հատակավորել/արդյունահանելիս:
Համապատասխանաբար, ի՞նչ է տեքստի մշակումը Python-ում:
Պիթոն - Տեքստի մշակում . Պիթոն Ծրագրավորումը կարող է օգտագործվել մշակման համար տեքստը Տարբեր տեքստային տվյալների վերլուծության պահանջների համար տվյալներ: Python-ի բնական լեզուն Toolkit-ը (NLTK) գրադարանների խումբ է, որը կարող է օգտագործվել այդպիսին ստեղծելու համար Տեքստի մշակում համակարգեր։
Բացի վերևից, որն է ավելի լավ NLTK կամ spaCy: ընդարձակ ունի բառերի վեկտորների աջակցություն, մինչդեռ NLTK չի. Ինչպես ընդարձակ օգտագործում է վերջին և լավագույն ալգորիթմները, դրա կատարումը սովորաբար լավ է համեմատած NLTK . Ինչպես տեսնում ենք ստորև, բառի նշանավորման և POS-պիտակավորման մեջ ընդարձակ կատարում է ավելի լավ , բայց նախադասության նշանաբանության մեջ, NLTK գերազանցում է ընդարձակ.
Բացի այդ, ինչպե՞ս եք մաքրում տեքստը Python-ում:
Եկեք դա ցույց տանք տեքստի պատրաստման փոքր խողովակաշարով, ներառյալ
- Բեռնել չմշակված տեքստը:
- Բաժանվել նշանների:
- Փոխակերպել փոքրատառի:
- Հեռացրեք կետադրական նշանները յուրաքանչյուր նշանից:
- Զտեք մնացած նշանները, որոնք այբբենական չեն:
- Զտել նշանները, որոնք կանգառ բառեր են:
Որո՞նք են տեքստի մշակման ռազմավարությունները:
տեքստի մշակման ռազմավարություններ . Դրանք ներառում են համատեքստային, իմաստային, քերականական և հնչյունական գիտելիքների օգտագործումը համակարգված ձևերով՝ պարզելու, թե ինչ է տեքստը ասում է. Դրանք ներառում են բառերի կանխատեսում, ճանաչում և անհայտ բառերի մշակում, ըմբռնումի մոնիտորինգ, սխալների բացահայտում և ուղղում, ընթերցում և վերընթերցում:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Արդյո՞ք Python-ը լավ է միաժամանակության համար:
Python-ը այնքան էլ լավ չէ CPU-ով կապված միաժամանակյա ծրագրավորման համար: GIL-ը (շատ դեպքերում) կստիպի ձեր ծրագիրը գործարկել այնպես, կարծես այն աշխատում է մեկ միջուկի վրա, կամ նույնիսկ ավելի վատ: Եթե ձեր հավելվածը կապված է I/O-ի հետ, Python-ը կարող է լուրջ լուծում լինել, քանի որ GIL-ը սովորաբար թողարկվում է զանգերի արգելափակման ժամանակ:
Արդյո՞ք Python-ը լավ է աշխատանք գտնելու համար:
Python-ը տվյալների գիտության մեջ երկրորդն է R.-ից հետո, երբ դուք սովորեք python-ին, ապա դուք կկատարեք որոշ նախագծեր python-ի վրա՝ օգտագործելով գրադարանները, որոնցից դուք կարող եք նաև սովորել ML՝ օգտագործելով python-ը: եթե դա անես 99%-ով, հաստատ աշխատանք կգտնես
Արդյո՞ք 8 գբ RAM-ը բավարար է հավելվածների մշակման համար:
Որքան շատ օպերատիվ հիշողություն ունենաք, այնքան ավելի արագ ձեր համակարգիչը կտրվի, որ այն ունի պատշաճ պրոցեսոր: Հաճախ 8 ԳԲ RAM-ը բավարար է ծրագրավորման և զարգացման կարիքների մեծ մասի համար: Այնուամենայնիվ, խաղերի մշակողները կամ ծրագրավորողները, ովքեր նույնպես աշխատում են գրաֆիկայի հետ, կարող է մոտ 12 ԳԲ RAM-ի կարիք ունենալ
Արդյո՞ք Python-ը լավ է էթիկական հակերության համար:
Python-ը էթիկական հաքերների նախընտրած ծրագրավորման լեզուն է: Իրոք, Python-ի լավ բռնակը կարևոր է համարվում կիբերանվտանգության կարիերայում առաջխաղացման համար: Հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ դուք ստանում եք հզոր լեզու շատ հեշտ օգտագործման փաթեթում
Արդյո՞ք Python-ը լավ է ETL-ի համար:
Pygrametl-ը Python-ի մեկ այլ շրջանակ է՝ ETL գործընթացներ կառուցելու համար: pygrametl-ը թույլ է տալիս օգտվողներին կառուցել մի ամբողջ ETL հոսք Python-ում, բայց աշխատում է ինչպես CPython-ի, այնպես էլ Jython-ի հետ, այնպես որ դա կարող է լավ ընտրություն լինել, եթե ձեր ETL մշակման խողովակաշարում ունեք Java կոդ և/կամ JDBC դրայվերներ: