პითონში ტოკენიზაცია ძირითადად გულისხმობს ტექსტის უფრო დიდი ნაწილის დაყოფას პატარა ხაზებად, სიტყვებად ან თუნდაც სიტყვების შექმნას არაინგლისური ენისთვის..
როგორ იყენებთ Tokenize-ს პითონში?
Natural Language Tool Kit (NLTK) არის ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება ამის მისაღწევად. დააინსტალირეთ NLTK, სანამ გააგრძელებთ პითონის პროგრამას სიტყვების ტოკენიზაციისთვის. შემდეგ ჩვენ ვიყენებთ სიტყვის_ტოკენიზაციის მეთოდს აბზაცის ცალკეულ სიტყვებად დასაყოფად. როდესაც ჩვენ ვასრულებთ ზემოთ მოცემულ კოდს, ის იძლევა შემდეგ შედეგს.
რას აკეთებს NLTK Tokenize?
NLTK შეიცავს მოდულს სახელად tokenize, რომელიც შემდგომში იყოფა ორ ქვეკატეგორიად: Word tokenize: ჩვენ ვიყენებთ word_tokenize მეთოდს წინადადების ნიშნებად ან სიტყვებად დასაყოფად. წინადადების tokenize: ჩვენ ვიყენებთ sent_tokenize მეთოდს დოკუმენტის ან აბზაცის წინადადებებად დასაყოფად.
რა იგულისხმება Tokenize-ში?
ტოკენიზაცია არის პროცესი სენსიტიური მონაცემების არასენსიტიურ მონაცემებად გადაქცევისა, რომელსაც ეწოდება"ტოკენები", რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ბაზაში ან შიდა სისტემაში, მისი მოქმედების გარეშე. ტოკენიზაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას სენსიტიური მონაცემების უზრუნველსაყოფად ორიგინალური მონაცემების იმავე სიგრძისა და ფორმატის შეუსაბამო მნიშვნელობით ჩანაცვლებით.
რას ნიშნავს Tokenize პროგრამირებაში?
ტოკენიზაცია არის სტრიქონების თანმიმდევრობის დაშლის აქტი, როგორიცაა სიტყვები, საკვანძო სიტყვები, ფრაზები, სიმბოლოები და სხვა ელემენტები, რომლებსაც ტოკენები ეწოდება.
