Курс Python → Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
В мире обработки естественного языка (NLP) часто возникает необходимость конвертировать текстовые представления чисел в их числовые эквиваленты. Для этой задачи существует множество инструментов, и одной из наиболее полезных библиотек является Numerizer. Эта библиотека позволяет преобразовывать текстовые строки, содержащие числовые значения, в целые числа (тип int) и числа с плавающей запятой (тип float), что делает её незаменимым инструментом для разработчиков, работающих с текстовыми данными.
Библиотека Numerizer проста в использовании и поддерживает множество форматов записи чисел, включая как стандартные записи (например, «один», «два» и т.д.), так и более сложные форматы (например, «один миллион двести тридцать четыре»). Благодаря этому, она идеально подходит для применения в проектах, связанных с анализом текстов, где требуется извлечение и интерпретация чисел.
Чтобы начать работу с Numerizer, вам необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip. Выполните следующую команду в терминале:
pip install numerizer
После установки библиотеки вы можете использовать её в своём проекте. Например, следующий код демонстрирует, как преобразовать текстовые представления чисел в числовой формат:
from numerizer import numerize
# Пример текстовых строк с числами
text_numbers = ["один", "два", "три", "четыре", "пять", "один миллион двести тридцать четыре"]
# Преобразование текстовых строк в числовой формат
numeric_values = [numerize(num) for num in text_numbers]
print(numeric_values) # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 1234000]
Таким образом, библиотека Numerizer предоставляет мощный и удобный инструмент для работы с текстовыми числами в ваших NLP-проектах. Вы можете легко интегрировать её в свои приложения, чтобы улучшить обработку текстовых данных и обеспечить более точное извлечение чисел. Более подробную информацию о возможностях библиотеки можно найти на её страницах в PyPi и GitHub.
Другие уроки курса "Python"
- Создание словаря через dict comprehension
- Фильтрация входных данных в Python
- Подсчет частоты элементов с Counter
- Шаблоны Flask: условия и циклы
- Добавление цвета в консоли
- Создание лямбда-функций
- split() — разделение строки
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Управление контекстом выполнения
- Flask — веб-фреймворк Python
- Объединение итераторов
- Разбиение текста в Python
- Передача аргументов в Python
- Получение ID текущего процесса
- Роль object и type в Python
- Импорт и использование модулей в Python
- Удаление дубликатов в pandas
- Python enumerate() функции
- Работа с массивами в Numpy
- Функция enumerate в Python
- Игра Виселица на Python
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Распаковка аргументов в Python
- Отправка POST запроса на сервер.
- Создание комплексных чисел
- Проверка типа объекта в Python
- Частичное совпадение ввода
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Pretty-printing JSON в Python
- Получение ID процесса
- Вывод баннеров
- Метод ipow для возведения в степень
- Метод invert для побитового отрицания
- Поиск индекса элемента
- Работа с PosixPath() в Python
- Контекстный менеджер в Python
- Оператор обр. импликации
- Создание функций высшего порядка
- Определение имен функций
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Декоратор Ajax required
- Объединение словарей в Python
- Оператор assert в Python
- Переопределение метода __and__
- Форматирование вывода с F-строками
- Работа с Path в Python
- Переопределение метода __pow__
- Отладка кода















