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. Pillow: работа с изображениями
  2. Объединение списков в Python
  3. Функция enumerate() в Python
  4. Удаление символа из строки
  5. Работа со словарями
  6. Оператор += в Python
  7. Операторы сравнения в Python
  8. Конкатенация строковых литералов
  9. Создание копии списка в Python
  10. Классы данных в Python
  11. Именование столбцов в Python с pandas
  12. Аргументы *args и **kwargs
  13. Возврат нескольких значений
  14. Функция map() и ленивая оценка
  15. Обработка ошибки IndexError
  16. Работа с контекст-менеджером «with»
  17. Применение функции map() с лямбда-функциями
  18. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  19. Работа с кортежами в Python
  20. Дизассемблирование Python кода
  21. Генерация UUID в Python
  22. Преобразование вложенного списка
  23. Работа с YAML в Python
  24. Генератор чисел Фибоначчи
  25. Работа с часовыми поясами в Python
  26. Компиляция регулярных выражений
  27. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  28. Группы исключений в Python
  29. OrderedDict — упорядоченный словарь
  30. Печать месячного календаря
  31. Сортировка с помощью key
  32. Оператор объединения словарей
  33. Пропуск строк в файле с itertools
  34. Управление доступом к модулю
  35. Определение объема памяти объекта
  36. Методы shutil для работы с файлами
  37. Оптимизация памяти с __slots__
  38. Многоточие в Python
  39. Проверка версии Python
  40. split() без разделителя
  41. Работа с SQLite в Python
  42. Проверка однородности элементов списка

Marketello читают маркетологи из крутых компаний