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"
- Функция product() из itertools
- Форматирование строк в Python
- Операторы сравнения в Python
- Инверсия списка/строки в Python
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Обход элементов в Python
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Освобождение памяти в Python
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Тестирование с unittest
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- Запуск Python из интерпретатора
- Сглаживание списка
- Проверка элемента в множестве.
- Метод setitem в Python
- Освоение Python
- Объединение итераторов
- Numpy: объединение массивов
- Область видимости переменных
- Проверка элементов списка условием
- Работа со словарями
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Копирование файлов с shutil()
- Структуры данных в Python
- Уникальные значения из списка
- Работа с парами ключ-значение
- Удаление ссылок в Python
- Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
- Удаление знаков препинания в Python
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Выход из профиля в Django
- Bootle — простой веб-фреймворк
- Описание скриптов в README
- Деление в Python
- Сериализация и десериализация объектов
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Иерархия классов в Python
- Установка и использование модуля «howdoi»
- Создание тестовых данных с Faker
- Форматирование строк в Python.
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Функция enumerate() в Python
- Создание итерируемых объектов
- Defaultdict в Python
- Работа с defaultdictами в Python















