Kako raščlaniti tekst
Miscelanea / / April 05, 2023
Ako ste naučili nekoliko računalnih programskih jezika, možda ste čuli izraz raščlanjivanje teksta. Ovo se koristi za pojednostavljenje složenih podatkovnih vrijednosti datoteke. Članak vam pomaže da saznate kako raščlaniti tekst pomoću jezika. Osim toga, ako ste se suočili s pogreškom u raščlanjivanju teksta x, znat ćete kako popraviti pogrešku raščlanjivanja u članku.
![Kako raščlaniti tekst](/f/fbb34080b4b5d222b9010c49663eeb36.png)
Sadržaj
- Kako raščlaniti tekst
- Što je raščlanjivanje teksta?
- NLP ili obrada prirodnog jezika
- Što je raščlanjivanje teksta?
- Koji su razlozi za raščlanjivanje teksta?
- Metoda 1: Kroz DataFrame klasu
- Metoda 2: Tokenizacijom riječi
- Metoda 3: Kroz DocParser klasu
- Metoda 4: Alat za analizu teksta
- Metoda 5: Kroz TextFieldParser (Visual Basic)
- Stručni savjet: Kako raščlaniti tekst kroz MS Excel
- Kako popraviti pogrešku analize
Kako raščlaniti tekst
U ovom smo članku prikazali potpuni vodič za raščlanjivanje teksta na različite načine i ukratko dali uvod u raščlanjivanje teksta.
Što je raščlanjivanje teksta?
Prije nego što se udubite u učenje pojmova raščlanjivanja teksta pomoću bilo kojeg koda. Važno je znati o osnovama jezika i kodiranja.
NLP ili obrada prirodnog jezika
Za raščlanjivanje teksta koristi se obrada prirodnog jezika ili NLP, koja je podpolje domene umjetne inteligencije. Python jezik, koji je jedan od jezika koji pripadaju kategoriji koristi se za analizu teksta.
NLP kodovi omogućuju računalima razumijevanje i obradu ljudskih jezika kako bi bili prikladni za različite primjene. Da biste primijenili ML ili tehnike strojnog učenja na jezik, nestrukturirani tekstualni podaci moraju se pretvoriti u strukturirane tablične podatke. Za dovršetak aktivnosti parsiranja koristi se jezik Python za promjenu programskih kodova.
Što je raščlanjivanje teksta?
Raščlanjivanje teksta jednostavno znači pretvaranje podataka iz jednog formata u drugi format. Format u kojem je datoteka spremljena analizirat će se ili pretvoriti u datoteku u drugom formatu kako bi se korisniku omogućilo korištenje u različitim aplikacijama.
- Drugim riječima, proces znači analizu niza ili teksta i pretvaranje u logičke komponente promjenom formata datoteke.
- Za dovršetak ovog uobičajenog programskog zadatka koriste se neka pravila jezika Python. Tijekom raščlanjivanja teksta, dani niz teksta rastavlja se na manje komponente.
Koji su razlozi za raščlanjivanje teksta?
Razlozi zbog kojih se tekst mora raščlaniti navedeni su u ovom odjeljku i to je preduvjetno znanje prije nego što saznate kako raščlaniti tekst.
- Svi računalni podaci neće biti u istom formatu i mogu se razlikovati ovisno o različitim aplikacijama.
- Formati podataka razlikuju se za različite aplikacije i nekompatibilan kod bi doveo do ove pogreške.
- Ne postoji pojedinačni univerzalni računalni program za odabir podataka svih formata podataka.
Metoda 1: Kroz DataFrame klasu
Klasa DataFrame jezika Python ima sve potrebne funkcije za raščlanjivanje teksta. Ova ugrađena biblioteka sadrži potrebne kodove za raščlanjivanje podataka bilo kojeg formata u drugi format.
Kratak uvod u DataFrame klasu
DataFrame Class je podatkovna struktura bogata značajkama koja se koristi kao alat za analizu podataka. Ovo je moćan alat za analizu podataka koji se može koristiti za analizu podataka uz minimalan napor.
- Kod se čita u pandas DataFrame kako bi se izvršila analiza u jeziku Python.
- Class dolazi s brojnim paketima koje osigurava panda, a koje koriste Python analitičari podataka.
- Značajka ove klase je apstrakcija, kod u kojem je unutarnja funkcionalnost funkcije skrivena od korisnika, biblioteke NumPy. NumPy biblioteka je python biblioteka koja obuhvaća naredbe i funkcije za rad s nizovima.
- Klasa DataFrame može se koristiti za renderiranje dvodimenzionalnog polja s više indeksa redaka i stupaca. Ovi indeksi pomažu u pohranjivanju višedimenzionalnih podataka, pa se stoga nazivaju MultiIndex. Oni se moraju promijeniti da bi se znalo kako popraviti pogrešku analize.
Pande jezika Python pomažu u izvođenju SQL operacija ili operacija u stilu baze podataka s najvećim savršenstvom kako bi se izbjegla pogreška u analizi teksta x. Također sadrži neke IO alate koji pomažu u analizi datoteka CSV, MS Excel, JSON, HDF5 i drugih formata podataka.
Također pročitajte:Ispravite pogrešku koja se dogodila pri pokušaju proxy zahtjeva
Proces raščlanjivanja teksta pomoću DataFrame klase
Da biste znali kako raščlaniti tekst, možete upotrijebiti standardni postupak pomoću klase DataFrame dane u ovom odjeljku.
- Dešifrirajte format ulaznih podataka.
- Odlučite izlazne podatke podataka kao što su CSV ili Vrijednost odvojena zarezom.
- Napišite na kodu primitivni tip podataka poput liste ili dict.
Bilješka: Pisanje koda na prazan DataFrame može biti zamorno i složeno. Pande omogućuju stvaranje podataka u klasi DataFrame iz ovih tipova podataka. Stoga se podaci u primitivnom tipu podataka mogu lako raščlaniti na traženi format podataka.
- Analizirajte podatke pomoću alata za analizu podataka, pandas DataFrame, i ispišite rezultat.
Opcija I: Standardni format
Ovdje je objašnjena standardna metoda za formatiranje bilo koje datoteke s određenim formatom podataka kao što je CSV.
- Spremite datoteku s vrijednostima podataka lokalno na svoje računalo. Na primjer, možete dati naziv datoteci podaci.txt.
- Uvezite datoteku u pandama s određenim nazivom i uvezite podatke u drugu varijablu. Na primjer, pande jezika su uvezene u ime pd u navedenom kodu.
- Uvoz bi trebao imati potpuni kod s pojedinostima o nazivu ulazne datoteke, funkciji i formatu ulazne datoteke.
Bilješka: Ovdje je varijabla pod nazivom res koristi se za izvođenje čitati funkciju podataka u datoteci podaci.txt koristeći pande uvezene u pd. Format podataka ulaznog teksta naveden je u CSV format.
- Pozovite imenovanu vrstu datoteke i analizirajte raščlanjeni tekst na ispisanom rezultatu. Na primjer, naredba res nakon izvršavanja naredbenog retka pomoći će u ispisu raščlanjenog teksta.
Primjer koda za gore objašnjeni proces dan je u nastavku i pomoći će vam u razumijevanju kako analizirati tekst.
uvezi pande kao pdres = pd.read_csv('data.txt')res
U ovom slučaju, ako unesete vrijednosti podataka u datoteku podaci.txt kao npr [1,2,3], analizirat će se i prikazati kao 1 2 3.
Opcija II: Metoda niza
Ako tekst dan kodu sadrži samo nizove ili alfa znakove, posebni znakovi u nizu poput zareza, razmaka itd. mogu se koristiti za odvajanje i raščlanjivanje teksta. Proces je sličan uobičajenim unutarnjim operacijama niza. Da biste saznali kako popraviti pogrešku analize, morate slijediti postupak analize teksta pomoću ove opcije objašnjen u nastavku.
- Podaci se izdvajaju iz niza i bilježe se svi posebni znakovi koji odvajaju tekst.
Na primjer, u donjem kodu, posebni znakovi u nizu moj_string, koji su, ',' i ':’ su identificirani. Ovaj postupak treba obaviti pažljivo kako bi se izbjegla pogreška u analizi teksta x.
- Tekst u nizu se pojedinačno dijeli na temelju vrijednosti i položaja posebnih znakova.
Na primjer, niz se dijeli na vrijednosti tekstualnih podataka na temelju posebnih znakova identificiranih pomoću naredbe split.
- Podatkovne vrijednosti niza ispisuju se same kao raščlanjeni tekst. Evo, ispisati naredba se koristi za ispis raščlanjene podatkovne vrijednosti teksta.
Uzorak koda za gore objašnjeni proces dan je u nastavku.
my_string = 'Imena: tehnika, računalo'sfinal = [name.strip() za ime u my_string.split(':')[1].split(',')]print(“Imena: {}”.format (sfinal))
U tom bi slučaju rezultat raščlanjenog niza bio prikazan kao što je prikazano u nastavku.
Imena: ['tehnika', 'računalo']
Da biste dobili bolju jasnoću i znali kako raščlaniti tekst dok koristite tekst niza, a za koristi se petlja i kod se modificira na sljedeći način.
my_string = 'Imena: tehnika, računalo's1 = moj_string.split(':')s2 = s1[1]s3 = s2.split(‘,’)s4 = [name.strip() za ime u s3]za idx, stavka u enumerate([s1, s2, s3, s4]):print(“Korak {}: {}”.format (idx, stavka))
![python kod](/f/e7f14ac03339eb43bf2711b8123e9111.png)
Rezultat raščlanjenog teksta za svaki od ovih koraka prikazan je kao što je navedeno u nastavku. Možete primijetiti da se u koraku 0 niz odvaja na temelju posebnog znaka : a vrijednosti tekstualnih podataka odvajaju se na temelju znaka u daljnjim koracima.
Korak 0: ['Imena', 'Tehnika, računalo']Korak 1: Tehnika, računalo2. korak: ['tehnika', 'računalo']Korak 3: ['Tehnika', 'računalo']
Opcija III: Raščlanjivanje složene datoteke
U većini slučajeva podaci datoteke koje je potrebno raščlaniti sadrže različite vrste podataka i vrijednosti podataka. U tom slučaju može biti teško analizirati datoteku pomoću ranije objašnjenih metoda.
Značajke analiziranja složenih podataka u datoteci su da se vrijednosti podataka prikazuju u tabelarnom formatu.
- Naslov ili metapodaci vrijednosti ispisuju se na vrhu datoteke,
- Varijable i polja ispisuju se u izlazu u obliku tablice i
- Vrijednosti podataka čine složeni ključ.
Prije nego što se upustite u učenje kako analizirati tekst ovom metodom, potrebno je naučiti nekoliko osnovnih pojmova. Raščlanjivanje vrijednosti podataka vrši se na temelju regularnih izraza ili regularnih izraza.
Regex obrasci
Da biste znali kako popraviti pogrešku analize, morate osigurati da su uzorci regularnih izraza u izrazima ispravni. Kod za raščlanjivanje podatkovnih vrijednosti nizova uključivao bi uobičajene uzorke regularnih izraza navedene u nastavku u ovom odjeljku.
- '\d': odgovara decimalnoj znamenki u nizu,
- '\s': odgovara znaku razmaka,
- '\w': odgovara alfanumeričkom znaku,
- ‘+’ ili ‘*’: izvodi pohlepno podudaranje spajanjem jednog ili više znakova u nizovima,
- 'a-z': odgovara grupama malih slova u vrijednostima tekstualnih podataka,
- 'A-Z' ili 'a-z': odgovara grupi velikih i malih slova niza, i
- ‘0-9’: odgovara brojčanim vrijednostima.
Regularni izrazi
Moduli regularnog izraza glavni su dio paketa pandas u jeziku Python i pogrešan re može dovesti do pogreške u analizi teksta x. To je maleni jezik ugrađen u Python za pronalaženje uzorka niza u izrazu. Regularni izrazi ili Regex su nizovi s posebnom sintaksom. Omogućuje korisniku podudaranje uzoraka u drugim nizovima na temelju vrijednosti u nizovima.
Regex se stvara na temelju tipa podataka i zahtjeva izraza u nizu, kao što je Niz = (.*)\n. Regularni izraz se koristi prije uzorka u svakom izrazu. Simboli korišteni u regularnim izrazima navedeni su u nastavku i pomoći će vam da saznate kako raščlaniti tekst.
- .: za dohvaćanje bilo kojeg znaka iz podataka,
- *: koristite nula ili više podataka iz prethodnog izraza,
- (.*): za grupiranje dijela regularnog izraza unutar zagrada,
- \n: Stvorite novi znak retka na kraju retka u kodu,
- \d: kreirajte kratku integralnu vrijednost u rasponu od 0 do 9,
- +: koristite jedan ili više podataka iz prethodnog izraza, i
- |: stvoriti logičnu izjavu; koristi za ili izrazi.
RegexObjects
RegexObject povratna je vrijednost za funkciju kompajliranja i koristi se za vraćanje MatchObject ako izraz odgovara vrijednosti podudaranja.
1. MatchObject
Kako je Booleova vrijednost MatchObject-a uvijek True, možete koristiti ako izjava za identifikaciju pozitivnih podudaranja u objektu. U slučaju korištenja ako izjava, grupa na koju upućuje indeks koristi se za pronalaženje podudaranja objekta u izrazu.
- skupina() vraća jednu ili više podgrupa podudaranja,
- grupa (0) vraća cijelu utakmicu,
- grupa (1) vraća prvu podgrupu u zagradama, i
- Dok govorimo o više grupa, trebali bismo koristiti proširenje specifično za python. Ovo proširenje se koristi za određivanje naziva grupe u kojoj se podudaranje mora pronaći. Posebno proširenje navedeno je unutar grupe u zagradama. Na primjer, izraz, (?P
regularni izraz1) odnosilo bi se na određenu grupu s imenom grupa1 i provjerite podudaranje u regularnom izrazu, regularni izraz1. Da biste naučili kako popraviti pogrešku analize, morate provjeriti je li grupa ispravno usmjerena.
2. Metode MatchObject
Dok pronalazite kako raščlaniti tekst, važno je znati da MatchObject ima dvije osnovne metode navedene u nastavku. Ako se MatchObject pronađe u navedenom izrazu, vratio bi svoju instancu, inače bi vratio Ništa.
- The podudaranje (niz) metoda se koristi za pronalaženje podudaranja niza na početku regularnog izraza, i
- The pretraživanje (string) Metoda se koristi za skeniranje kroz niz kako bi se pronašlo mjesto za podudaranje u regularnom izrazu.
Funkcije regularnog izraza
Regex funkcije su linije koda koje se koriste za izvođenje određene funkcije koju je odredio korisnik iz skupa nabavljenih vrijednosti podataka.
Bilješka: Za pisanje funkcija koriste se neobrađeni nizovi za regularne izraze kako bi se izbjegla pogreška u analizi teksta x. To se postiže dodavanjem indeksa r prije svakog uzorka u izrazu.
Uobičajene funkcije koje se koriste u izrazima objašnjene su u nastavku.
1. re.findall()
Ova funkcija vraća sve uzorke u nizu ako se pronađe podudaranje i vraća prazan popis ako nije pronađeno podudaranje. Na primjer, funkcija, niz = re.findall('[aeiou]', regex_filename) koristi se za pronalaženje samoglasnika u nazivu datoteke.
2. re.split()
Ova se funkcija koristi za dijeljenje niza u slučaju da se pronađe podudaranje s navedenim znakom kao što je razmak. U slučaju da nije pronađeno podudaranje, vraća prazan niz.
3. re.sub()
Funkcija zamjenjuje odgovarajući tekst sa sadržajem dane varijable zamjene. Suprotno drugim funkcijama, ako se ne pronađe uzorak, vraća se izvorni niz.
4. istraživanje()
Jedna od osnovnih funkcija koja pomaže u učenju raščlanjivanja teksta je funkcija pretraživanja. Pomaže u traženju uzorka u nizu i vraćanju objekta podudaranja. Ako pretraživanje ne uspije identificirati podudaranje, vrijednost se ne vraća.
5. re.compile (uzorak)
Ova se funkcija koristi za prevođenje uzoraka regularnih izraza u RegexObject, o čemu je ranije bilo riječi.
Ostali zahtjevi
Navedeni zahtjevi su dodatna značajka koju koriste napredni programeri u analizi podataka.
- Da biste vizualizirali regularni izraz, regularni izraz koristi se, i
- Za testiranje regularnog izraza, regularni izraz101 koristi se.
Također pročitajte:Kako instalirati NumPy na Windows 10
Proces raščlanjivanja teksta
Metoda za analizu teksta u ovoj složenoj opciji opisana je u nastavku.
- Najvažniji korak je razumjeti ulazni format čitanjem sadržaja datoteke. Na primjer, s otvorenim i čitati() funkcije se koriste za otvaranje i čitanje sadržaja datoteke pod nazivom uzorak. The uzorak datoteka ima sadržaj iz datoteke datoteka.txt; da biste naučili kako popraviti pogrešku analize, datoteka se mora pročitati do kraja.
- Sadržaj datoteke se ispisuje kako bi se ručno analizirali podaci kako bi se saznali metapodaci vrijednosti. Evo, ispis() funkcija se koristi za ispis sadržaja uzorak datoteka.
- Potrebni paketi podataka za raščlanjivanje teksta uvoze se u kod, a klasi se daje naziv za daljnje kodiranje. Evo, regularni izrazi i pande se uvoze.
- Regularni izrazi potrebni za kôd definirani su u datoteci uključivanjem uzorka regularnog izraza i funkcije regularnog izraza. To omogućuje tekstualnom objektu ili korpusu da preuzme kod za analizu podataka.
- Da biste saznali kako raščlaniti tekst, možete se obratiti ovdje danom primjeru koda. The sastaviti() funkcija se koristi za kompajliranje niza iz grupe naziv niza1 datoteke naziv datoteke. Naredba koristi funkciju za provjeru podudaranja u regularnom izrazu ief_parse_line (linija),
- Line parser za kod je napisan pomoću def_parse_file (putanja datoteke), u kojem definirana funkcija provjerava podudaranja svih regularnih izraza u navedenoj funkciji. Evo, regularni izraz traži() metoda traži ključ rx u datoteci naziv datoteke i vraća ključ i podudaranje prvog odgovarajućeg regularnog izraza. Svaki problem s korakom može dovesti do pogreške u analizi teksta x.
- Sljedeći korak je pisanje raščlanjivača datoteka pomoću funkcije raščlanjivača datoteka, koja je def_parse_file (putanja datoteke). Prazan popis se stvara za prikupljanje podataka koda, kao podaci = [], podudaranje se provjerava u svakom retku od strane podudaranje = _parse_line (linija), a podaci točne vrijednosti vraćaju se na temelju tipa podataka.
- Da biste izdvojili broj i vrijednost za tablicu, naredba line.strip().split(‘,’) koristi se. The red{} naredba se koristi za stvaranje rječnika s redom podataka. The data.append (redak) naredba se koristi za razumijevanje podataka i njihovu analizu u tablični format.
Zapovijed podaci = pd. DataFrame (podaci) koristi se za stvaranje pandas DataFramea iz dict vrijednosti. Alternativno, možete koristiti sljedeće naredbe za odgovarajuće svrhe kao što je navedeno u nastavku.
- data.set_index(['string', 'integer'], inplace=True) za postavljanje indeksa tablice.
- data = data.groupby (razina=data.index.names).first() učvrstiti i ukloniti nans.
- data = data.apply (pd.to_numeric, errors='ignore') za nadogradnju rezultata s float na vrijednost cijelog broja.
Posljednji korak da biste saznali kako analizirati tekst jest testirati parser pomoću izjava if dodjeljivanjem vrijednosti varijabli podaci i ispisati ga pomoću ispis (podataka) naredba.
Primjer koda za gornje objašnjenje dan je ovdje.
s open('file.txt') kao uzorkom:sample_contents = sample.read()ispis (uzorak_sadržaja)uvoz reuvezi pande kao pdrx_ime_datoteke = {'string1': re.compile (r 'string = (?,*)\n’),
}ief_parse_line (linija):za ključ, rx u rx_filename.items():match = rx.search (linija)ako odgovara:povratni ključ, utakmicavrati None, Nonedef parse_file (putanja datoteke):podaci = []s otvorenim (putanja datoteke, 'r') kao file_object:linija = file_object.readline()redak dok:ključ, podudaranje = _parse_line (linija)if key == 'niz1':niz = match.group('string1')cijeli broj = int (string1)value_type = match.group('string1')linija = file_object.readline()dok linija.strip():broj, vrijednost = line.strip().split(‘,’)vrijednost = vrijednost.strip()red = {'Podaci1': niz1,'Podatak2': broj,vrsta_vrijednosti: vrijednost}data.append (redak)linija = file_object.readline()linija = file_object.readline()podaci = pd. DataFrame (podaci)vratiti podatkeako _ _ime_ _ = = '_ _glavni_ _':put datoteke = 'uzorak.txt'podaci = raščlaniti (putanja datoteke)ispis (podataka)
![funkcije regularnog izraza python koda](/f/910df6bb4bc7908feacf4c8adca477b4.png)
Metoda 2: Tokenizacijom riječi
Proces pretvaranja teksta ili korpusa u tokene ili manje dijelove na temelju određenih pravila naziva se tokenizacija. Da biste naučili kako popraviti pogrešku analize, važno je analizirati naredbe tokenizacije riječi u kodu. Slično regularnom izrazu, ovom se metodom mogu stvoriti vlastita pravila i pomaže u zadacima pretprocesiranja teksta kao što je mapiranje dijelova govora. Također, aktivnosti poput pronalaženja i spajanja zajedničkih riječi, čišćenja teksta i pripreme podataka za napredne tehnike analize teksta kao što je analiza raspoloženja izvode se ovom metodom. Ako tokenizacija nije ispravna, može doći do pogreške u analizi teksta x.
NLTK knjižnica
Proces uzima pomoć knjižnice popularnog jezičnog alata pod nazivom NLTK, koja ima bogat skup funkcija za obavljanje mnogih NLP poslova. Oni se mogu preuzeti putem paketa Pip ili Pip Installs. Da biste znali kako raščlaniti tekst, možete koristiti osnovni paket distribucije Anaconda koji uključuje biblioteku prema zadanim postavkama.
Oblici tokenizacije
Uobičajeni oblici ove metode su tokenizacija riječi i tokenizacija rečenice. Zahvaljujući tokenu razine riječi, prvi ispisuje jednu riječ samo jednom, dok drugi ispisuje riječ na razini rečenice.
Proces raščlanjivanja teksta
- Biblioteka alata NLTK je uvezena i obrasci tokenizacije su uvezeni iz biblioteke.
- Zadan je niz i dane su naredbe za izvođenje tokenizacije.
- Dok se niz ispisuje, izlaz bi bio računalo je riječ.
- U slučaju tokenizacije riječi odn word_tokenize(), svaka se riječ u rečenici ispisuje zasebno unutar ‘’ i odvojen je s a zarez. Izlaz za naredbu bio bi 'računalo', 'je', 'the', 'riječ', '.'
- U slučaju rečenične tokenizacije odn sent_tokenize(), pojedinačne rečenice smještene su unutar ‘’ a dopušteno je ponavljanje riječi. Izlaz za naredbu bio bi 'računalo je riječ.'
Kod koji objašnjava gornje korake za tokenizaciju dan je ovdje.
uvoz nltkiz nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenizestring = "računalo je riječ."ispis (string)ispis (word_tokenize (string))ispis (sent_tokenize (string))
![python kod nltk](/f/ad09dde58b31935ff89e15b417a9cf9c.png)
Također pročitajte:Kako popraviti javascript: void (0) greška
Metoda 3: Kroz DocParser klasu
Slično klasi DataFrame, klasa DocParser može se koristiti za analizu teksta u kodu. Klasa vam omogućuje da pozovete funkciju parse s putanjom datoteke.
Proces raščlanjivanja teksta
Da biste znali kako raščlaniti tekst pomoću DocParser klase, slijedite dolje navedene upute.
- The get_format (naziv datoteke) funkcija se koristi za izdvajanje ekstenzije datoteke, vraćanje u postavljenu varijablu za funkciju i prosljeđivanje sljedećoj funkciji. Na primjer, p1 = get_format (naziv datoteke) izdvojio bi ekstenziju datoteke naziv datoteke, postavite ga na varijablu p1, i proslijedite ga sljedećoj funkciji.
- Logička struktura s drugim funkcijama konstruirana je pomoću ako-elif-drugo izjave i funkcije.
- Ako je ekstenzija datoteke važeća i struktura je logična, get_parser funkcija se koristi za raščlanjivanje podataka u putu datoteke i vraćanje objekta niza korisniku.
Bilješka: Da biste znali kako popraviti pogrešku analize, ova funkcija mora biti pravilno implementirana.
- Raščlanjivanje vrijednosti podataka vrši se s ekstenzijom datoteke. Konkretna implementacija klase, koja su parse_txt ili parse_docx koristi se za generiranje string objekata iz dijelova zadane vrste datoteke.
- Raščlanjivanje se može izvršiti za datoteke drugih čitljivih ekstenzija kao što su parse_pdf, parse_html, i parse_pptx.
- Vrijednosti podataka i sučelje mogu se uvesti u aplikacije s izjavama za uvoz i instancirati DocParser objekt. To se može učiniti raščlanjivanjem datoteka u jeziku Python, kao što je parse_file.py. Ovu operaciju treba obaviti pažljivo kako bi se izbjegla pogreška u analizi teksta x.
Metoda 4: Alat za analizu teksta
Alat za analizu teksta koristi se za izdvajanje određenih podataka iz varijabli i njihovo mapiranje u druge varijable. Ovo je neovisno o bilo kojim drugim alatima koji se koriste u zadatku, a alat BPA platforme koristi se za potrošnju i izlaz varijabli. Upotrijebite ovdje danu poveznicu za pristup Alat za analizu teksta na mreži i upotrijebite ranije dane odgovore o tome kako raščlaniti tekst.
![Alat za analizu teksta](/f/fc715ec10b3baa7a0426d13f4a50a143.png)
Metoda 5: Kroz TextFieldParser (Visual Basic)
TextFieldParser koristio je objekte za analizu i obradu vrlo velikih datoteka koje su strukturirane i razgraničene. U ovoj se metodi mogu koristiti širina i stupac teksta kao što su datoteke dnevnika ili informacije o naslijeđenoj bazi podataka. Metoda raščlanjivanja slična je ponavljanju koda preko tekstualne datoteke i uglavnom se koristi za izdvajanje polja teksta slično metodama manipulacije nizovima. Ovo se radi kako bi se tokenizirali razgraničeni nizovi i polja različitih širina pomoću definiranog razdjelnika kao što je zarez ili razmak tabulator.
Funkcije za analizu teksta
Sljedeće funkcije mogu se koristiti za analizu teksta u ovoj metodi.
- Da biste definirali graničnik, SetDelimiters koristi se. Na primjer, naredba testReader. Postavi razdjelnike (vbTab) koristi se za postavljanje tab razmak kao graničnik.
- Za postavljanje širine polja na vrijednost pozitivnog cijelog broja na fiksnu širinu polja tekstualnih datoteka, možete koristiti testReader. SetFieldWidths (cijeli broj) naredba.
- Da biste testirali vrstu polja teksta, možete koristiti sljedeću naredbu testReader. TextFieldType = Microsoft. VisualBasic. FileIO.FieldType. FixedWidth.
Metode za pronalaženje MatchObject
Postoje dvije osnovne metode za pronalaženje MatchObject-a u kodu ili raščlanjenom tekstu.
- Prva metoda je definiranje formata i prolazak kroz datoteku pomoću ReadFields metoda. Ova bi metoda pomogla u obradi svake linije koda.
- The PeekChars Metoda se koristi za provjeru svakog polja pojedinačno prije čitanja, definiranje više formata i reagiranje.
U oba slučaja, ako polje ne odgovara navedenom formatu tijekom izvođenja analize ili pronalaženja načina analize teksta, MalformedLineException vraćena je iznimka.
Stručni savjet: Kako raščlaniti tekst kroz MS Excel
Kao konačnu i jednostavnu metodu za analizu teksta, možete koristiti MS Excel aplikaciju kao parser za stvaranje datoteka odvojenih tabulatorima i zarezima. To bi pomoglo u unakrsnoj provjeri s vašim raščlanjenim rezultatom i pomoglo u pronalaženju načina ispravljanja pogreške raščlanjivanja.
1. Odaberite vrijednosti podataka u izvornoj datoteci i pritisnite Tipke Ctrl + C zajedno za kopiranje datoteke.
2. Otvori Excel aplikaciju pomoću Windows trake za pretraživanje.
![Otvorite aplikaciju Microsoft Excel](/f/7aeeec3b68fe381a208b50f5094b16e0.png)
3. Klikni na A1 ćeliju i pritisnite Tipke Ctrl + V istovremeno za lijepljenje kopiranog teksta.
4. Odaberite A1 ćelija, idite na Podaci i kliknite na Tekst u stupce opcija u Alati za podatke odjeljak.
![idite na karticu Podaci i kliknite na opciju Tekst u stupce](/f/99e71826bd7740b1035f7cec65358c69.png)
5A. Odaberite Razgraničeno opcija ako a zarez ili tab razmak se koristi kao separator i kliknite na Sljedeći i Završi gumbi.
![Odaberite opciju Razdvojeno ako se kao razdjelnik koristi zarez ili tabulator i kliknite gumbe Dalje i Završi](/f/54841684f805aba46dd9ac3c00f35d57.png)
5B. Odaberite Fiksna širina opciju, dodijelite vrijednost za razdjelnik i kliknite na Sljedeći i Završi gumbi.
![Odaberite opciju Fiksna širina, dodijelite vrijednost za razdjelnik i kliknite na gumbe Dalje i Završi](/f/f9e99276436bd0e47ed3c6bca05a7199.png)
Također pročitajte:Kako popraviti pogrešku Move Excel Column
Kako popraviti pogrešku analize
Pogreška u raščlanjivanju teksta x može se pojaviti na Android uređajima kao, Pogreška raščlanjivanja: Došlo je do problema pri raščlanjivanju paketa. To se obično događa kada se aplikacija ne uspije instalirati iz Trgovine Google Play ili tijekom pokretanja aplikacije treće strane.
Tekst pogreške x može se pojaviti ako je popis vektora znakova u petlji, a druge funkcije tvore linearni model za izračunavanje vrijednosti podataka. Poruka o pogrešci je Pogreška u analizi (tekst = x, keep.source = FALSE):
Možete pročitati članak na kako popraviti pogrešku parse na Androidu kako biste naučili uzroke i metode za ispravljanje pogreške.
![Resetirajte pametni telefon. Ispravite pogrešku analize prilikom unosa $ u sustavu Windows 10](/f/77158bafbf1802810a23ff6a024be8fc.png)
Osim rješenja u vodiču, možete isprobati sljedeće popravke.
- Ponovno preuzimanje .apk datoteku ili vraćanje naziva datoteke.
- Vraćanje promjena u Androidmanifest.xml datoteku, ako imate stručne vještine programiranja.
Preporučeno:
- Kako izbrisati tuđi Facebook račun
- 10 najboljih vještina potrebnih da postanete etički haker
- 21 najbolja Pastebin alternativa za dijeljenje koda i teksta
- Naredba popravka nije uspjela s kodom pogreške 1 Python Egg Info
Članak pomaže u nastavi kako raščlaniti tekst i naučiti kako popraviti pogrešku analize. Javite nam koja je metoda pomogla popraviti pogrešku u raščlanjivanju teksta x i koja je metoda raščlanjivanja preferirana. Podijelite svoje prijedloge i upite u odjeljku za komentare u nastavku.