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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функция product() из itertools
  2. Форматирование строк в Python
  3. Операторы сравнения в Python
  4. Инверсия списка/строки в Python
  5. EMOT преобразование эмодзи в текст
  6. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  7. Обход элементов в Python
  8. Retrying в Python: повторные вызовы
  9. Освобождение памяти в Python
  10. Безопасный доступ к значениям словаря
  11. Тестирование с unittest
  12. Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
  13. Запуск Python из интерпретатора
  14. Сглаживание списка
  15. Проверка элемента в множестве.
  16. Метод setitem в Python
  17. Освоение Python
  18. Объединение итераторов
  19. Numpy: объединение массивов
  20. Область видимости переменных
  21. Проверка элементов списка условием
  22. Работа со словарями
  23. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  24. Копирование файлов с shutil()
  25. Структуры данных в Python
  26. Уникальные значения из списка
  27. Работа с парами ключ-значение
  28. Удаление ссылок в Python
  29. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  30. Удаление знаков препинания в Python
  31. Класс Counter() для подсчета элементов
  32. Выход из профиля в Django
  33. Bootle — простой веб-фреймворк
  34. Описание скриптов в README
  35. Деление в Python
  36. Сериализация и десериализация объектов
  37. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  38. Иерархия классов в Python
  39. Установка и использование модуля «howdoi»
  40. Создание тестовых данных с Faker
  41. Форматирование строк в Python.
  42. Расширение операции побитового «и» в Python
  43. Функция enumerate() в Python
  44. Создание итерируемых объектов
  45. Defaultdict в Python
  46. Работа с defaultdictами в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний