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. Создание словаря через dict comprehension
  2. Фильтрация входных данных в Python
  3. Подсчет частоты элементов с Counter
  4. Шаблоны Flask: условия и циклы
  5. Добавление цвета в консоли
  6. Создание лямбда-функций
  7. split() — разделение строки
  8. Создание коллекций из выражения-генератора
  9. Управление контекстом выполнения
  10. Flask — веб-фреймворк Python
  11. Объединение итераторов
  12. Разбиение текста в Python
  13. Передача аргументов в Python
  14. Получение ID текущего процесса
  15. Роль object и type в Python
  16. Импорт и использование модулей в Python
  17. Удаление дубликатов в pandas
  18. Python enumerate() функции
  19. Работа с массивами в Numpy
  20. Функция enumerate в Python
  21. Игра Виселица на Python
  22. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  23. Распаковка аргументов в Python
  24. Отправка POST запроса на сервер.
  25. Создание комплексных чисел
  26. Проверка типа объекта в Python
  27. Частичное совпадение ввода
  28. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  29. Pretty-printing JSON в Python
  30. Получение ID процесса
  31. Вывод баннеров
  32. Метод ipow для возведения в степень
  33. Метод invert для побитового отрицания
  34. Поиск индекса элемента
  35. Работа с PosixPath() в Python
  36. Контекстный менеджер в Python
  37. Оператор обр. импликации
  38. Создание функций высшего порядка
  39. Определение имен функций
  40. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  41. Декоратор Ajax required
  42. Объединение словарей в Python
  43. Оператор assert в Python
  44. Переопределение метода __and__
  45. Форматирование вывода с F-строками
  46. Работа с Path в Python
  47. Переопределение метода __pow__
  48. Отладка кода

Marketello читают маркетологи из крутых компаний