Kenney: Gépi tanulási könyvtár szövegadatok előfeldolgozására

A Kenney a Python gépi tanulási könyvtára, amely különféle eszközöket és funkciókat biztosít a szöveges adatok előfeldolgozásához. Tartalmaz funkciókat a tokenizáláshoz, a törzsszavakhoz, a lemmatizáláshoz és a stopszavak eltávolításához, valamint a szöveg numerikus jellemzőkké való konvertálására szolgáló módszereket, mint például a bag-of-words és a TF-IDF.

2. Melyek a Kenney fő funkciói?

A Kenney fő funkciói a következők:

* Tokenizálás: a szöveg felosztása egyes szavakra vagy tokenekre.
* Származási: szavak redukálása az alapformájukra (pl. a "futás" szóból "futás" lesz).
* Lemmatizálás: szavak visszaszorítása alapformájukra, de nyelvtani kontextusuk megőrzése (pl. a "fut" szóból "fut" lesz).
* Szóeltávolítás leállítása: olyan gyakori szavak eltávolítása, amelyeknek nincs sok jelentésük (pl. "a", "a", "an").
* Szavak zsákja: a szöveg megjelenítése szógyakoriságok listájaként.
* TF-IDF: a dokumentumban lévő egyes szavak fontosságának kiszámítása azok gyakorisága és fordított dokumentumgyakorisága alapján.
3. Melyek a Kenney általános használati esetei?

A Kenney néhány gyakori felhasználási esete a következők:

* Szövegbesorolás: Kenney használata szöveges adatok előfeldolgozására, mielőtt egy gépi tanulási modellt betanítana az osztályozásra.
* Hangulatelemzés: Kenney segítségével funkciókat von ki a szövegből. adatok, amelyek segítségével meghatározható a szöveg hangulata (pl. pozitív, negatív, semleges).
* Elnevezett entitás felismerés: Kenney segítségével megnevezett entitásokat (pl. személyek, szervezetek, helyek) kinyerhetünk a szöveges adatokból.
* Téma modellezés: Kenney segítségével témakörök kinyerhetők nagy szöveges adatgyűjteményekből.
4. Hogyan telepíthetem a Kenney-t?

A Kenney telepítéséhez használja a pip:
```
pip install kenney
```
5 parancsot. Milyen más népszerű gépi tanulási könyvtárak vannak Pythonhoz?

Más népszerű gépi tanulási könyvtárak a Pythonhoz:

* scikit-learn: átfogó gépi tanulási könyvtár, amely osztályozási, regressziós, klaszterezési és egyebeket tartalmaz.
* TensorFlow: a Google által kifejlesztett nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amely lehetővé teszi gépi tanulási modellek készítését és betanítását Python használatával.
* PyTorch: a Facebook által kifejlesztett nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amely lehetővé teszi gépi tanulási modellek készítését és betanítását Python használatával.
* Keras: egy magas szintű neurális hálózati API, amely mély tanulási modellek építésére és betanítására használható Python használatával.