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क्या पायथन टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए अच्छा है?
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एनएलटीके, जेनसिम, पैटर्न, और कई अन्य अजगर मॉड्यूल बहुत हैं अच्छा पर पाठ प्रसंस्करण . उनकी मेमोरी का उपयोग और प्रदर्शन बहुत ही उचित है। अजगर बढ़ता है क्योंकि पाठ प्रसंस्करण एक बहुत आसानी से मापनीय समस्या है। दस्तावेज़ों को पार्स/टैगिंग/चंकिंग/निकालते समय आप बहुत आसानी से मल्टीप्रोसेसिंग का उपयोग कर सकते हैं।

इसके अनुरूप, पायथन में टेक्स्ट प्रोसेसिंग क्या है?

अजगर - टेक्स्ट प्रोसेसिंग . अजगर प्रोग्रामिंग को प्रोसेस करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है मूलपाठ विभिन्न पाठ्य डेटा विश्लेषण में आवश्यकताओं के लिए डेटा। पायथन की प्राकृतिक भाषा टूलकिट (एनएलटीके) पुस्तकालयों का एक समूह है जिसका उपयोग ऐसे बनाने के लिए किया जा सकता है पाठ प्रसंस्करण सिस्टम

ऊपर के अलावा, कौन सा बेहतर एनएलटीके या स्पासी है? स्पेसी शब्द वैक्टर के लिए समर्थन है जबकि एनएलटीके नहीं करता। जैसा स्पेसी नवीनतम और सर्वोत्तम एल्गोरिदम का उपयोग करता है, इसका प्रदर्शन आमतौर पर की तुलना में अच्छा होता है एनएलटीके . जैसा कि हम नीचे देख सकते हैं, वर्ड टोकनाइजेशन और पीओएस-टैगिंग में स्पेसी प्रदर्शन बेहतर , लेकिन वाक्य टोकननाइज़ेशन में, एनएलटीके बेहतर प्रदर्शन स्पेसी.

इसके अलावा, आप पायथन में टेक्स्ट को कैसे साफ करते हैं?

आइए इसे टेक्स्ट तैयारी की एक छोटी पाइपलाइन के साथ प्रदर्शित करें जिसमें शामिल हैं:

  1. कच्चा पाठ लोड करें।
  2. टोकन में विभाजित करें।
  3. लोअरकेस में कनवर्ट करें।
  4. प्रत्येक टोकन से विराम चिह्न हटा दें।
  5. शेष टोकन को फ़िल्टर करें जो वर्णानुक्रम में नहीं हैं।
  6. ऐसे टोकन को फ़िल्टर करें जो स्टॉप शब्द हैं।

टेक्स्ट प्रोसेसिंग रणनीतियाँ क्या हैं?

पाठ प्रसंस्करण रणनीतियाँ . इनमें प्रासंगिक, शब्दार्थ, व्याकरणिक और ध्वन्यात्मक ज्ञान को व्यवस्थित तरीके से चित्रित करना शामिल है ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या है मूलपाठ कहते हैं। उनमें भविष्यवाणी करना, शब्दों को पहचानना और अज्ञात शब्दों पर काम करना, समझ की निगरानी करना, त्रुटियों की पहचान करना और सुधारना, पढ़ना और फिर से पढ़ना शामिल है।

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