Ermittlung der Häufigsten Wörter im Text
Edoardo Cantagallo
Python
11 Chapters
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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
2.6
Chapters
11
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
8 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...
D H.
vor Tagen
no explanation on how to do things...
Anne H.
vor Tagen
Really disappointing. It doesn't really teach anything, it doesn't accurately tell you the names of functions to use, just what they do, this would be an opportunity to teach use of documentation to check these details. Even when it gives the names, there are basic errors like NLTK when it's case sensitive and nltk not NLTK. Additionally, when I have gone through this, there is an error in the package, so although all my code passed the tests, it didn't actually work because of an error beyond my control.
Олександр К.
vor Tagen
по-суті, частково повторює більш цікавий і ефективний курс "Знайомство з НЛП"....
Max S.
vor Tagen
A good 3/4 of what is being explained about the project is lacking....
