НОРМАЛИЗАЦИЯ ТЕКСТА PYTHON

Нормализация текста в Python - это процесс приведения текста к стандартному виду для его дальнейшей обработки. Данная задача может включать в себя удаление пробелов, знаков препинания, цифр и других символов, а также приведение букв к нижнему регистру. Нормализация текста является важным шагом в предобработке данных для машинного обучения и анализа текстов.

В Python для нормализации текста можно использовать библиотеки, такие как NLTK (Natural Language Toolkit) и spaCy. Например, приведенный ниже код демонстрирует использование библиотеки NLTK для удаления стоп-слов и лемматизации текста:

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def normalize_text(text):
    words = text.split()
    words = [word.lower() for word in words]
    words = [word for word in words if word not in stop_words]
    words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]
    return ' '.join(words)

Вышеуказанный код загружает список стоп-слов для английского языка и лемматизирует каждое слово в тексте. Лемматизация - это процесс приведения слова к его базовой форме (лемме), например, "dogs" приводится к "dog".