Kenney: Бібліотека машинного навчання для попередньої обробки текстових даних

Kenney — це бібліотека машинного навчання для Python, яка надає різноманітні інструменти та функції для попередньої обробки текстових даних. Він включає в себе функції для токенізації, вибору основи, лемматизації та видалення стоп-слів, а також методи для перетворення тексту в числові функції, такі як bag-of-words і TF-IDF.

2. Які основні функції Kenney ?

Основні функції Kenney включають:

* Токенізацію: розбиття тексту на окремі слова або лексеми.
* Створення коренів: скорочення слів до їх основної форми (наприклад, «бігти» стає «бігти»).
* Лематизація: скорочення слів до їхньої основної форми, але збереження їхнього граматичного контексту (наприклад, «біг» стає «бігає»).
* Видалення стоп-слова: видалення загальних слів, які не мають великого значення (наприклад, «the», "a", "an").
* Сумка слів: представлення тексту як списку частот слів.
* TF-IDF: обчислення важливості кожного слова в документі на основі його частоти та зворотної частоти документа.
3. Які поширені випадки використання Kenney?

Деякі поширені випадки використання Kenney включають:

* Класифікація тексту: використання Kenney для попередньої обробки текстових даних перед навчанням моделі машинного навчання для їх класифікації.
* Аналіз настрою: використання Kenney для вилучення ознак із тексту дані, які можна використовувати для визначення настрою тексту (наприклад, позитивного, негативного, нейтрального).
* Розпізнавання іменованих сутностей: використання Kenney для вилучення іменованих сутностей (наприклад, людей, організацій, місць) із текстових даних.
* Тема моделювання: використання Kenney для вилучення тем із великих колекцій текстових даних.
4. Як встановити Kenney ?

Щоб встановити Kenney, ви можете скористатися pip:
```
pip install kenney
```
5. Які інші популярні бібліотеки машинного навчання для Python?

Деякі інші популярні бібліотеки машинного навчання для Python включають:

* scikit-learn: комплексна бібліотека для машинного навчання, яка включає інструменти для класифікації, регресії, кластеризації тощо.
* TensorFlow: бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена Google, яка дозволяє створювати та навчати моделі машинного навчання за допомогою Python.
* PyTorch: бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена Facebook, яка дозволяє створювати та навчати моделі машинного навчання за допомогою Python.
* Keras: високорівневий API нейронних мереж, який можна використовувати для створення та навчання моделей глибокого навчання за допомогою Python.