Kenney : une bibliothèque d'apprentissage automatique pour le prétraitement des données textuelles
Kenney est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python qui fournit une variété d'outils et de fonctionnalités pour le prétraitement des données textuelles. Il comprend des fonctions de tokenisation, de radicalisation, de lemmatisation et de suppression des mots vides, ainsi que des méthodes de conversion de texte en caractéristiques numériques telles que le sac de mots et TF-IDF.
2. Quelles sont les principales fonctionnalités de Kenney ?
Les principales fonctionnalités de Kenney incluent :
* Tokenisation : diviser le texte en mots ou jetons individuels.
* Stemming : réduire les mots à leur forme de base (par exemple, "courir" devient "exécuter").
* Lemmatisation : réduire les mots à leur forme de base, mais en préservant leur contexte grammatical (par exemple, « courir » devient « court »).
* Suppression des mots vides : supprimer les mots courants qui n'ont pas beaucoup de sens (par exemple, « le », "a", "an").
* Sac de mots : représentant le texte sous la forme d'une liste de fréquences de mots.
* TF-IDF : calcul de l'importance de chaque mot dans un document en fonction de sa fréquence et de la fréquence inverse du document.
3. Quels sont les cas d'utilisation courants de Kenney ?
Certains cas d'utilisation courants de Kenney incluent :
* Classification de texte : utiliser Kenney pour prétraiter les données de texte avant de former un modèle d'apprentissage automatique pour les classer.
* Analyse des sentiments : utiliser Kenney pour extraire des fonctionnalités du texte données qui peuvent être utilisées pour déterminer le sentiment du texte (par exemple, positif, négatif, neutre).
* Reconnaissance d'entités nommées : utiliser Kenney pour extraire des entités nommées (par exemple, personnes, organisations, lieux) à partir de données textuelles.
* Sujet modélisation : utiliser Kenney pour extraire des sujets de grandes collections de données textuelles.
4. Comment installer Kenney ?
Pour installer Kenney, vous pouvez utiliser pip:
```
pip install kenney
```
5. Quelles sont les autres bibliothèques d'apprentissage automatique populaires pour Python ?
Certaines autres bibliothèques d'apprentissage automatique populaires pour Python incluent :
* scikit-learn : une bibliothèque complète pour l'apprentissage automatique qui comprend des outils de classification, de régression, de clustering, etc.
* TensorFlow : une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Google qui vous permet de créer et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Python.
* PyTorch : une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Facebook qui vous permet de créer et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Python.
* Keras : une API de réseaux neuronaux de haut niveau qui peut être utilisée pour créer et former des modèles d'apprentissage profond à l'aide de Python.
J'aime ce contenu
Je n'aime pas ce contenu
Signaler une erreur de contenu
Part
