Ermittlung der Häufigsten Wörter im Text
Edoardo Cantagallo
Python
11 Chapters
3 Studying now
In diesem Projekt werden wir die Möglichkeiten des Natural Language Toolkit (NLTK) nutzen, einer vielseitigen und umfassenden Bibliothek in Python, die zur Verarbeitung menschlicher Sprachdaten entwickelt wurde. Unser Fokus liegt auf mehreren zentralen Bereichen der natürlichen Sprachverarbeitung: Tokenisierung, Stemming, Tagging und Parsing. Diese NLTK-Funktionen bilden das Rückgrat unserer Textverarbeitungs- und Analyseaufgaben und machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in unserem Projekt, um mit Sprachdaten umzugehen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Technology
Python
Language
De
Rating
3.8
Chapters
11
Studying now
3
Kursbeschreibung
In diesem Projekt werden wir die Möglichkeiten des Natural Language Toolkit (NLTK) nutzen, einer vielseitigen und umfassenden Bibliothek in Python, die zur Verarbeitung menschlicher Sprachdaten entwickelt wurde. Unser Fokus liegt auf mehreren zentralen Bereichen der natürlichen Sprachverarbeitung: Tokenisierung, Stemming, Tagging und Parsing. Diese NLTK-Funktionen bilden das Rückgrat unserer Textverarbeitungs- und Analyseaufgaben und machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in unserem Projekt, um mit Sprachdaten umzugehen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Reviews
4 Bewertungen
Jared P.
vor Tagen
Like others said, this is an interesting topic. I think this course really just shows you some methods that are available but doesn't really challenge you to learn them. Its more of a exploration than a lesson.
Jenna W.
vor Tagen
Interesting lesson. However, the content is more medium than beginner. Many of the hints provided were confusing and I needed to reference the solutions to move on. Overall, very informative and well done.
Jordan F.
vor Tagen
Good Lesson but seems a bit too complex for beginner...
