Tässä blogissa aiomme keskustella Pythonin tekstianalyysistä rakennetun datan luomiseksi tekstisisällöstä. Tämä auttaa sinua analysoimaan suuria tietomääriä ja kuluttaa vähemmän aikaa tiettyjen tehtävien käsittelyyn. Saat myös tietoa textblobista , joka käsittelee luonnollisen kielen käsittelytehtäviä.
Tekstianalyysi on prosessi, jossa tekstit analysoidaan käyttämällä koodeja tekstidatan automatisoituihin tuotanto- ja ryhmittelyprosesseihin.
Ennen kuin jatkamme, saatat joutua asentamaan kirjaston, jota käytämme tässä opetusohjelmassa.
Sisällysluettelo
Tekstianalyysin toteuttaminen Pythonissa
Aloitetaan tuomalla textblob . Muista dokumentoida tekemäsi kommentit.
Suorittamalla yllä oleva koodi meillä on nyt pääsy textblob- kirjastoon. Seuraava askel, jonka aiomme tehdä, on luoda lause, jota aiomme käyttää esimerkeissämme. Teemme tämän tallentamalla lauseen muuttujaan nimeltä lause .
Muista liittää lause, jonka haluat lisätä lainausmerkkeihin.
Textblob on loistava kirjasto, jossa voimme luoda blobin ja käyttää joitain sen toimintoja tekstianalyysissämme .
Kun luomme blobin, aloitamme luomalla muuttujan ja nimeämällä sen blobiksi . Tähän muuttujaan meidän on lisättävä TextBlob , joka on käyttämämme kirjasto.
Sulkujen sisällä käytämme lausemuuttujaa , joka sisältää aiemmin luomamme lauseen. Huomaa, että voit kirjoittaa itse lauseen manuaalisesti tämän osan sulkeisiin.
Voit tarkistaa, mitä tämä blob -muuttuja tekee, alustamalla sen kirjoittamalla muuttujan nimen ja painamalla Shift + Enter-näppäimiä. Tulosteen tulee olla samanlainen kuin alla oleva esimerkki.
Kuten tuloksesta näkyy, lause, jonka tallensimme lausemuuttujaan, sisältää nyt TextBlob .
Tekstidatan tokenointi Pythonissa
Jos haluat poistaa joitain sanoja lauseesta, voimme jakaa nämä sanat yksittäisiin osiin luettelossa. Tällä annetulla lauseella aiomme tehdä ne merkkinä tai erotella jokainen sana ja laittaa ne luetteloon.
Tätä varten aiomme käyttää blob- muuttujaa ja tokenize- funktiota. Sitten tallennamme sen muuttujaan nimeltä sanat .
Alustetaan sanamuuttuja samalla tavalla kuin alustattaessa blob -muuttujaa nähdäksemme, mitä tokenoidussa luettelossa on .
Kuten näet, jokainen sana ja jopa välimerkit on nyt erotettu luettelosta. Näin tokenize- toiminto toimii.
Nyt kun meillä on sanaluettelo, voimme sitten suorittaa siitä toisen toiminnon. Luodaan toinen luettelo sanoista, joita emme halua sisällyttää luetteloomme, kuten välimerkit ja artikkelit. Suorita tämä vaihe alla olevasta kuvakaappauksesta.
Lopetussanojen luetteloa luotaessa käytimme sulkeita lopetussanojen luettelon liittämiseen. Sitten jokainen lopetussana on suljettu yksittäisillä lainausmerkeillä ja ne erotetaan toisistaan pilkulla. Tallensimme luettelon stop_words- muuttujaan.
Tästä eteenpäin aiomme tehdä luettelon ymmärtämisen poistaaksemme sanat, jotka ovat välttämättömiä tekstianalyysin suorittamiseen kohteessa . Tämä sisältää lauseiden puhdistamisen, tokenoinnin ja eri luetteloiden vertailun. Vertaamme nyt näitä kahta luetteloa ja luomme uuden luettelon clean_tokensista .
Yllä esitetyssä koodissa käytimme paikkamerkkiä, joka on w edustamaan elementtiä . Yritämme tässä osassa saada elementin sanamuuttujaan, jos elementtiä ei ole stop_words- muuttujassa . Jos aiomme alustaa clean_tokens , tämä on tulos.
Tässä prosessissa voimme puhdistaa tunnuksemme poistamalla tarpeettomat tunnukset, kuten välimerkit ja artikkelit. Tästä syystä luettelossamme on jäljellä vain olemussanat.
Tokenien yhdistäminen lauseen muodostamiseksi Pythonissa
Nyt kun olemme erotelleet puhtaat tunnukset , yritetään laittaa ne yhteen lauseeseen. Tätä varten meidän on käytettävä .join- toimintoa. Tarkista alla oleva esimerkki viitteeksi.
Yllä olevassa esimerkissä loimme muuttujan nimeltä clean_sentence säilyttääksemme puhtaat tunnukset, jotka yhdistetään lauseeksi. Voit myös huomata, että lisäsimme lainausmerkkien ja .join -funktion ympäröimän välilyönnin. Parametrien sisällä sisällytimme muuttujan clean_tokens .
Tämä on tulos, jos alustamme clean_sentence -muuttujan.
On huomattava, että lause ei näytä oikealta, koska poistimme artikkelit ja välimerkit aiemmin.
Kun olet luonut clean_sentence -lauseen , yritetään luoda uusi textblob , joka sisältää juuri luomamme clean_sentence -lauseen . Sitten tallennamme sen uuteen muuttujaan clean_blob .
Tekstiblobin erittely puheen osia varten käyttämällä .tags-funktiota
Tästä analyysiblobista voimme käyttää tämän blobin osia tarkistaaksemme puheenosia tai tehdäksemme vielä enemmän muutoksia. Yritetään tarkistaa jokaisen sanan puheosat uudessa textblobissamme .
Tekstiblobin puheosien tarkistamiseksi kannattaa käyttää .tags- funktiota. Tein tämän käyttämällä clean_blob- muuttujaamme ja lisäsin .tags- funktion heti sen jälkeen.
Jos saat virheilmoituksen .tags- toiminnon alustamisen yhteydessä, lue ja noudata ohjeita virheen korjaamiseksi. Tässä tapauksessa se näyttää tältä.
Jos vierität alas tämän virheilmoituksen lopussa, näet tarvittavat tiedot, joita tarvitset käytettävää ominaisuutta varten.
Kun olemme löytäneet koodin, joka meidän on alustettava, jotta voimme ladata tarvittavat tiedot, kopioi koodi ja avaa sitten Windows Search .
Anaconda Promptin avulla yritämme korjata virheen, jonka saimme .tags- funktion alustuksessa. Liitämme nyt virheilmoituksesta aiemmin kopioimamme koodin ja suoritamme sen painamalla Enter .
Kun se on valmis, yritä suorittaa .tags- toiminto uudelleen ja katso, toimiiko se.
Suorittaessamme koodin uudelleen voimme nähdä, että virhe on korjattu ja saimme tuloksen, joka sisältää jokaisen sanan uudesta textblobista tagien tai puheenosien kanssa .
Jos sinulla ei ole aavistustakaan, mitä nämä tunnisteet tarkoittavat, voit yksinkertaisesti mennä textblob-verkkosivustolle ja tarkistaa, mitä nämä tunnisteet edustavat.
Ngrams-funktion käyttäminen tekstianalyysiin Pythonissa
Siirrytään toiseen esimerkkiin, joka koskee ngrammien saamista . Ngrams - funktiota käytetään etsimään sanoja, jotka esiintyvät usein yhdessä lauseessa tai asiakirjassa. Aloitetaan esimerkiksi luomalla uusi textblob ja tallentamalla se blob3 -muuttujaan.
Sen jälkeen hyödynnetään blob3- muuttujan ngrams- funktiota joidenkin sanayhdistelmien tarkistamiseen.
Oletuksena, jos et määrittänyt arvoa parametreihin, se näyttää trigrammit tai 3-sanan yhdistelmät. Mutta jos haluamme nähdä lauseesta 2 sanan yhdistelmiä, voimme asettaa 2 parametreihin kuten alla olevassa esimerkissä.
Kokeillaan tällä kertaa pidemmällä lauseella. Tässä esimerkissä kopioin vain pidemmän tekstin elokuva-arvostelusta. Voit käyttää mitä tahansa haluamaasi lausetta tässä osassa.
Viimeisenä esimerkkinä yritetään käyttää ngrammeja vielä kerran informatiivisemman lauseen kanssa.
Kaikkien näiden esimerkkien avulla voimme tehdä enemmän tekstiä tulosten perusteella, joita saamme ngrams - funktiolla.
Johtopäätös
Yhteenvetona totean, että olet oppinut eri toiminnoista, joita voit käyttää tekstianalyysin suorittamiseen Pythonissa.
Nämä ovat .tokenize-toiminto lauseen sanojen erottamiseen, .join-toiminto tokenoitujen sanojen yhdistämiseen, .tags-toiminto sanojen puheosien tarkistamiseen ja ngrams-toiminto sanayhdistelmien katseluun.
Lisäksi olet oppinut korjaamaan virheet, kuten teimme .tags -toiminnossa Anaconda Promptin avulla . Olet myös oppinut tuomaan, luomaan textblobin ja käyttämään tätä kirjastoa tekstianalyysin suorittamiseen .
Kaikki parhaat,
Gaellim
Tämä blogi sisältää Shape Map -visualisoinnin tilaanalyysiä varten LuckyTemplatesissa. Näytän sinulle, kuinka voit käyttää tätä visualisointia tehokkaasti sen ominaisuuksien ja elementtien kanssa.
Tässä opetusohjelmassa esittelen ainutlaatuisen idean talousraportoinnista, joka allokoi tulokset LuckyTemplatesin sisällä olevien taulukkopohjien ennalta määrittämiseen.
Luo DAX-suureita LuckyTemplatesissa käyttämällä olemassa olevia suureita tai kaavoja. Tätä kutsun mittahaaroitustekniikaksi.
Tässä blogissa tutustu LuckyTemplates-tietojoukkoon, tehokkaimpaan funktiokutsuun, joka tuo tuhansia M- ja DAX-funktioita sormiesi ulottuville.
Tämän päivän opetusohjelmassa jaan muutamia datamallinnustekniikoita DAX-mittausten järjestämiseksi paremmin tehokkaamman työnkulun aikaansaamiseksi.
LuckyTemplates on loistava työkalu talousraportointiin. Tässä on opetusohjelma räätälöityjen taulukoiden luomisesta LuckyTemplates-talouden hallintapaneelillesi.
Tässä opetusohjelmassa keskustellaan Power Query Language Flowsta ja siitä, kuinka se voi auttaa luomaan sujuvan ja tehokkaan dataraportin.
Keskustelen yhdestä suosikkitekniikoistani mukautettujen LuckyTemplates-kuvakkeiden ympärillä, joka käyttää mukautettuja kuvakkeita dynaamisella tavalla LuckyTemplates-visuaaleissa.
Tässä blogissa näytän sinulle, kuinka voit luoda LuckyTemplates-taulukoita käyttämällä kaavaa, joka yhdistää UNION-funktion ja ROW-funktion.
Tutustu siihen, kuinka On-premises-tietoyhdyskäytävä antaa Power Automaten käyttää työpöytäsovelluksia, kun käyttäjä on poissa tietokoneesta.
