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"
- Pillow: работа с изображениями
- Объединение списков в Python
- Функция enumerate() в Python
- Удаление символа из строки
- Работа со словарями
- Оператор += в Python
- Операторы сравнения в Python
- Конкатенация строковых литералов
- Создание копии списка в Python
- Классы данных в Python
- Именование столбцов в Python с pandas
- Аргументы *args и **kwargs
- Возврат нескольких значений
- Функция map() и ленивая оценка
- Обработка ошибки IndexError
- Работа с контекст-менеджером «with»
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
- Работа с кортежами в Python
- Дизассемблирование Python кода
- Генерация UUID в Python
- Преобразование вложенного списка
- Работа с YAML в Python
- Генератор чисел Фибоначчи
- Работа с часовыми поясами в Python
- Компиляция регулярных выражений
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Группы исключений в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Печать месячного календаря
- Сортировка с помощью key
- Оператор объединения словарей
- Пропуск строк в файле с itertools
- Управление доступом к модулю
- Определение объема памяти объекта
- Методы shutil для работы с файлами
- Оптимизация памяти с __slots__
- Многоточие в Python
- Проверка версии Python
- split() без разделителя
- Работа с SQLite в Python
- Проверка однородности элементов списка















