Кеннеи: Библиотека машинског учења за претходну обраду текстуалних података

Кеннеи је библиотека за машинско учење за Питхон која пружа низ алата и функционалности за претходну обраду текстуалних података. Укључује функције за токенизацију, стемминг, лематизацију и уклањање зауставних речи, као и методе за претварање текста у нумеричке карактеристике као што су баг-оф-вордс и ТФ-ИДФ.ӕӕ2. Које су главне функционалности Кеннеи-а ?ӕӕГлавне функције Кеннеи-а укључују:ӕӕ* Токенизација: разбијање текста на појединачне ријечи или токене.ӕ* Појам: свођење ријечи на њихов основни облик (нпр. „трчање“ постаје „трчање“). ӕ* Лематизација: свођење речи на њихов основни облик, али очување њиховог граматичког контекста (нпр. „трчање“ постаје „трчање“).ӕ* Заустављање уклањања речи: уклањање уобичајених речи које немају много значења (нпр. „тхе“, "а", "ан").ӕ* Врећа речи: представљање текста као листе фреквенција речи.ӕ* ТФ-ИДФ: израчунавање важности сваке речи у документу на основу њене фреквенције и инверзне фреквенције документа. ӕ3. Који су неки уобичајени случајеви употребе за Кеннеи?ӕӕНеки уобичајени случајеви употребе за Кеннеиа укључују:ӕӕ* Класификација текста: коришћење Кеннеи-ја за претходну обраду текстуалних података пре обучавања модела машинског учења да их класификује.ӕ* Анализа сентимента: коришћење Кеннија за издвајање карактеристика из текста подаци који се могу користити за одређивање сентимента текста (нпр. позитиван, негативан, неутралан).ӕ* Препознавање именованих ентитета: коришћење Кеннија за издвајање именованих ентитета (нпр. људи, организације, локације) из текстуалних података.ӕ* Тема моделовање: коришћење Кенија за издвајање тема из великих колекција текстуалних података.ӕ4. Како да инсталирам Кеннеи?ӕӕДа бисте инсталирали Кеннеиа, можете користити пип:ӕ```ӕпип инсталл кеннеиӕ```ӕ5. Које су неке друге популарне библиотеке машинског учења за Питхон ?ӕӕНеке друге популарне библиотеке за машинско учење за Питхон укључују:ӕӕ* сцикит-леарн: свеобухватну библиотеку за машинско учење која укључује алате за класификацију, регресију, груписање и још много тога.ӕ* ТенсорФлов: библиотека отвореног кода за машинско учење коју је развио Гоогле и која вам омогућава да правите и обучавате моделе машинског учења користећи Питхон.ӕ* ПиТорцх: библиотека за машинско учење отвореног кода коју је развио Фацебоок која вам омогућава да градите и тренирате моделе машинског учења користећи Питхон.ӕ* Керас: АПИ за неуронске мреже високог нивоа који се може користити за изградњу и обуку модела дубоког учења користећи Питхон.