АНАЛИЗ ТЕКСТА НА PYTHON

Анализ текста на Python может включать в себя множество задач, такие как:

- Разбиение текста на отдельные слова и предложения;

- Определение частотности слов и символов;

- Анализ тональности текста;

- Поиск ключевых слов и фраз в тексте;

# Пример кода для разбиения текста на отдельные словаtext = "Python — высокоуровневый язык программирования \объектно-ориентированный, с динамической типизацией данных."words = text.split()print(words)# Пример кода для определения частотности словfrom collections import Countertext = "Python — высокоуровневый язык программирования \объектно-ориентированный, с динамической типизацией данных."words = text.lower().split()word_count = Counter(words)for word, count in word_count.items(): print(word, count)# Пример кода для анализа тональности текстаfrom textblob import TextBlobtext = "Python — прекрасный язык программирования!"blob = TextBlob(text)sentiment = blob.sentiment.polarityif sentiment > 0: print("Текст положительный")elif sentiment < 0: print("Текст отрицательный")else: print("Текст нейтральный")

Конечно, это только небольшая часть того, что можно сделать при анализе текста на Python. В зависимости от задачи и типа текста, применяются различные методы и инструменты.

Анализ текста с помощью модуля TextBlob в Python - SynthWave

Основы разработки ПО на Python (лекция 3, генерация паролей, частотный анализ текста, словари)

Распознавание текста с изображения на Python - EasyOCR vs Tesseract - Компьютерное зрение

NLP обработка текста, решение задачи классификации твитов - «Школа Больших Данных» Москва

NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении

Многоклассовая классификация текста на Python

Митап «Анализ текстов на языке Python: введение в тематическое моделирование»

Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью - Нейросети для анализа текстов

Кластеризация русского текста на Python

Python - Полный Курс по Python [10 ЧАСОВ]

BLGPG-73EF45C82B29-24-09-20-01

Новые материалы: