텍스트를 파싱하는 방법

잡집 / by admin / April 05, 2023

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몇 가지 컴퓨터 프로그래밍 언어를 배웠다면 텍스트 구문 분석이라는 용어를 들었을 것입니다. 이것은 파일의 복잡한 데이터 값을 단순화하는 데 사용됩니다. 이 기사는 언어를 사용하여 텍스트를 구문 분석하는 방법을 아는 데 도움이 됩니다. 이 외에도 구문 분석 x에서 오류가 발생한 경우 문서에서 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 알 수 있습니다.

텍스트를 파싱하는 방법
텍스트 구문 분석이란 무엇입니까?
NLP 또는 자연어 처리
텍스트 구문 분석이란 무엇입니까?
텍스트를 구문 분석하는 이유는 무엇입니까?
방법 1: DataFrame 클래스를 통해
방법 2: 단어 토큰화를 통해
방법 3: DocParser 클래스를 통해
방법 4: 구문 분석 도구를 통해
방법 5: TextFieldParser(Visual Basic)를 통해
프로 팁: MS Excel을 통해 텍스트를 구문 분석하는 방법
구문 분석 오류를 수정하는 방법

텍스트를 파싱하는 방법

이 기사에서는 다양한 방법을 통해 텍스트를 파싱하는 전체 가이드를 보여주고 텍스트 파싱에 대한 간략한 소개도 제공했습니다.

텍스트 구문 분석이란 무엇입니까?

코드를 사용하여 텍스트를 구문 분석하는 개념을 배우기 전에 탐구하십시오. 언어와 코딩의 기본에 대해 아는 것이 중요합니다.

NLP 또는 자연어 처리

텍스트를 파싱하기 위해서는 인공지능 영역의 하위 분야인 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)가 활용된다. 범주에 속하는 언어 중 하나인 Python 언어는 텍스트를 구문 분석하는 데 사용됩니다.

NLP 코드를 사용하면 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하여 다양한 응용 프로그램에 적합하도록 만들 수 있습니다. 언어에 ML 또는 기계 학습 기술을 적용하려면 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 구조화된 테이블 형식 데이터로 변환해야 합니다. 구문 분석 활동을 완료하기 위해 Python 언어를 사용하여 프로그램 코드를 변경합니다.

텍스트 구문 분석이란 무엇입니까?

텍스트 구문 분석은 단순히 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 것을 의미합니다. 파일이 저장되는 형식은 사용자가 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 파싱되거나 다른 형식의 파일로 변환됩니다.

즉, 문자열이나 텍스트를 분석하고 파일의 형식을 변경하여 논리적 구성 요소로 변환하는 프로세스를 의미합니다.
이 일반적인 프로그래밍 작업을 완료하기 위해 Python 언어의 일부 규칙이 사용됩니다. 텍스트를 구문 분석하는 동안 주어진 일련의 텍스트는 더 작은 구성 요소로 나뉩니다.

텍스트를 구문 분석하는 이유는 무엇입니까?

텍스트를 구문 분석해야 하는 이유는 이 섹션에 나와 있으며 텍스트를 구문 분석하는 방법을 알기 전에 전제 조건 지식입니다.

전산화된 모든 데이터는 동일한 형식이 아니며 다양한 응용 프로그램에 따라 다를 수 있습니다.
데이터 형식은 다양한 응용 프로그램에 따라 다르며 호환되지 않는 코드로 인해 이 오류가 발생합니다.
모든 데이터 형식의 데이터를 선택하기 위한 개별 범용 컴퓨터 프로그램은 없습니다.

방법 1: DataFrame 클래스를 통해

Python 언어의 DataFrame 클래스에는 텍스트를 구문 분석하는 데 필요한 모든 기능이 있습니다. 이 내장 라이브러리에는 모든 형식의 데이터를 다른 형식으로 구문 분석하는 데 필요한 코드가 있습니다.

DataFrame 클래스에 대한 간략한 소개

DataFrame 클래스는 기능이 풍부한 데이터 구조로 데이터 분석 도구로 사용됩니다. 이것은 최소한의 노력으로 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 강력한 데이터 분석 도구입니다.

코드는 pandas DataFrame으로 읽어 Python 언어로 분석을 수행합니다.
클래스는 Python 데이터 분석가가 사용하는 pandas에서 제공하는 수많은 패키지와 함께 제공됩니다.
이 클래스의 기능은 NumPy 라이브러리의 함수의 내부 기능이 사용자에게 숨겨지는 코드인 추상화입니다. NumPy 라이브러리는 배열 작업을 위한 명령과 함수를 포함하는 Python 라이브러리입니다.
DataFrame 클래스는 여러 행 및 열 인덱스가 있는 2차원 배열을 렌더링하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 인덱스는 다차원 데이터를 저장하는 데 도움이 되므로 MultiIndex라고 합니다. 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 알기 위해 변경해야 합니다.

Python 언어의 pandas는 구문 분석 x에서 오류를 피하기 위해 SQL 또는 데이터베이스 스타일 작업을 완벽하게 수행하는 데 도움이 됩니다. 또한 CSV, MS Excel, JSON, HDF5 및 기타 데이터 형식의 파일을 분석하는 데 도움이 되는 몇 가지 IO 도구가 포함되어 있습니다.

또한 읽기:프록시 요청을 시도하는 동안 발생한 수정 오류

DataFrame 클래스를 이용한 텍스트 파싱 과정

텍스트를 구문 분석하는 방법을 알기 위해 이 섹션에 제공된 DataFrame 클래스를 사용하는 표준 프로세스를 사용할 수 있습니다.

입력 데이터의 데이터 형식을 해독합니다.
다음과 같은 데이터의 출력 데이터를 결정합니다. CSV 또는 쉼표로 구분된 값.
list 또는 dict와 같은 기본 데이터 유형을 코드에 작성합니다.

메모: 빈 DataFrame에 코드를 작성하는 것은 지루하고 복잡할 수 있습니다. 팬더는 이러한 데이터 유형에서 DataFrame 클래스의 데이터를 생성할 수 있습니다. 따라서 기본 데이터 유형의 데이터를 필요한 데이터 형식으로 쉽게 구문 분석할 수 있습니다.

데이터 분석 도구인 pandas DataFrame을 사용하여 데이터를 분석하고 결과를 인쇄합니다.

옵션 I: 표준 형식

CSV와 같은 특정 데이터 형식으로 파일을 형식화하는 표준 방법은 여기에서 설명합니다.

데이터 값이 포함된 파일을 PC에 로컬로 저장합니다. 예를 들어 파일 이름을 지정할 수 있습니다. data.txt.
특정 이름으로 pandas에서 파일을 가져오고 데이터를 다른 변수로 가져옵니다. 예를 들어 언어의 팬더는 이름으로 가져옵니다. pd 주어진 코드에서.
가져오기에는 입력 파일 이름, 함수 및 입력 파일 형식에 대한 세부 정보가 포함된 완전한 코드가 있어야 합니다.

메모: 여기서 변수라는 이름은 입술 수행하는 데 사용됩니다. 읽다 파일에 있는 데이터의 기능 data.txt 에서 가져온 팬더 사용 pd. 입력 텍스트의 데이터 형식은 CSV 체재.

명명된 파일 유형을 호출하고 인쇄된 결과에서 구문 분석된 텍스트를 분석합니다. 예를 들어, 명령 입술 명령줄 실행 후 구문 분석된 텍스트를 인쇄하는 데 도움이 됩니다.

위에서 설명한 프로세스에 대한 예제 코드가 아래에 나와 있으며 텍스트를 구문 분석하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

판다를 pd로 가져오기해상도 = pd.read_csv('data.txt')입술

이때 파일에 데이터 값을 입력하면 data.txt ~와 같은 [1,2,3], 구문 분석되어 다음과 같이 표시됩니다. 1 2 3.

옵션 II: 문자열 방법

코드에 주어진 텍스트가 문자열이나 알파 문자만 포함하는 경우 쉼표, 공백 등과 같은 문자열의 특수 문자를 사용하여 텍스트를 구분하고 구문 분석할 수 있습니다. 프로세스는 일반적인 내부 문자열 작업과 유사합니다. 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 찾으려면 아래에 설명된 이 옵션을 사용하여 텍스트를 구문 분석하는 프로세스를 따라야 합니다.

문자열에서 데이터가 추출되고 텍스트를 구분하는 모든 특수 문자가 기록됩니다.

예를 들어, 아래 제공된 코드에서 문자열의 특수 문자는 my_string, 이는 ',' 그리고 ':’로 식별된다. 이 프로세스는 구문 분석 텍스트 x에서 오류를 피하기 위해 신중하게 수행되어야 합니다.

문자열의 텍스트는 특수 문자의 값과 위치에 따라 개별적으로 분할됩니다.

예를 들어 문자열은 split 명령을 사용하여 식별된 특수 문자를 기반으로 텍스트 데이터 값으로 분할됩니다.

문자열의 데이터 값은 구문 분석된 텍스트로 단독으로 인쇄됩니다. 여기서, 인쇄 문은 텍스트의 구문 분석된 데이터 값을 인쇄하는 데 사용됩니다.

위에서 설명한 프로세스의 샘플 코드는 다음과 같습니다.

my_string = '이름: 기술, 컴퓨터'sfinal = [my_string.split(':')[1].split(',')의 이름에 대한 name.strip()]print("이름: {}".format(최종))

이 경우 파싱된 문자열의 결과는 아래와 같이 표시됩니다.

이름: ['기술', '컴퓨터']

명확성을 높이고 문자열 text를 사용하는 동안 텍스트를 구문 분석하는 방법을 알기 위해 ~을 위한 루프를 활용하여 다음과 같이 코드를 수정합니다.

my_string = '이름: 기술, 컴퓨터's1 = my_string.split(':')s2 = s1[1]s3 = s2.분할(',')s4 = [s3의 이름에 대한 name.strip()]idx의 경우 enumerate([s1, s2, s3, s4])의 항목:print(“{}단계: {}”.format(idx, 항목))

이러한 각 단계에 대한 구문 분석된 텍스트의 결과는 아래와 같이 표시됩니다. 0단계에서 특수 문자를 기준으로 문자열이 구분됨을 알 수 있습니다. : 텍스트 데이터 값은 추가 단계에서 문자를 기준으로 분리됩니다.

0단계: ['이름', '기술, 컴퓨터']1단계: 기술, 컴퓨터2단계: ['기술', '컴퓨터']3단계: ['기술', '컴퓨터']

옵션 III: 복잡한 파일 구문 분석

대부분의 경우 구문 분석해야 하는 파일 데이터에는 다양한 데이터 유형과 데이터 값이 포함됩니다. 이 경우 앞에서 설명한 방법을 사용하여 파일을 구문 분석하기 어려울 수 있습니다.

파일의 복잡한 데이터를 구문 분석하는 기능은 데이터 값을 표 형식으로 표시하는 것입니다.

값의 제목 또는 메타데이터는 파일 상단에 인쇄됩니다.
변수와 필드는 표 형식으로 출력에 인쇄되며,
데이터 값은 복합 키를 형성합니다.

이 방법으로 텍스트를 구문 분석하는 방법을 알아보기 전에 몇 가지 기본 개념을 배워야 합니다. 데이터 값의 구문 분석은 정규식 또는 Regex를 기반으로 수행됩니다.

정규식 패턴

구문 분석 오류를 수정하는 방법을 알려면 표현식의 정규식 패턴이 적절한지 확인해야 합니다. 문자열의 데이터 값을 구문 분석하는 코드에는 이 섹션 아래에 나열된 일반적인 Regex 패턴이 포함됩니다.

'\디': 문자열의 10진수와 일치합니다.
'\에스': 공백 문자와 일치,
'\w': 영숫자 문자와 일치,
‘+’ 또는 ‘*’: 문자열에서 하나 이상의 문자를 일치시켜 탐욕스러운 일치를 수행합니다.
'a-z': 텍스트 데이터 값의 소문자 그룹과 일치,
'A-Z' 또는 'a-z': 문자열의 대문자 및 소문자 그룹과 일치하고
‘0-9’: 숫자 값과 일치합니다.

정규 표현식

정규식 모듈은 Python 언어의 pandas 패키지의 주요 부분이며 잘못된 re는 구문 분석 텍스트 x에서 오류로 이어질 수 있습니다. 표현식에서 문자열 패턴을 찾기 위해 Python에 내장된 작은 언어입니다. 정규식 또는 Regex는 특수 구문이 있는 문자열입니다. 이를 통해 사용자는 문자열의 값을 기반으로 다른 문자열의 패턴을 일치시킬 수 있습니다.

Regex는 다음과 같은 문자열의 표현식 요구 사항 및 데이터 유형을 기반으로 생성됩니다. 문자열 = (.*)\n. 정규식은 모든 식에서 패턴 앞에 사용됩니다. 정규식에 사용되는 기호는 아래에 나열되어 있으며 텍스트를 구문 분석하는 방법을 아는 데 도움이 됩니다.

.: 데이터에서 임의의 문자를 검색하기 위해,
*: 이전 표현식에서 0개 이상의 데이터 사용,
(.*): 괄호 안에 정규 표현식의 일부를 그룹화하기 위해,
\N: 코드에서 줄 끝에 새 줄 문자를 만들고,
\디: 0 ~ 9 범위의 짧은 적분 값 생성,
+: 이전 표현식에서 하나 이상의 데이터를 사용하고
|: 논리적 진술을 작성합니다. 사용 또는 표현.

Regex객체

RegexObject는 컴파일 함수의 반환 값이며 표현식이 일치 값과 일치하는 경우 MatchObject를 반환하는 데 사용됩니다.

1. MatchObject

MatchObject의 부울 값은 항상 True이므로 다음을 사용할 수 있습니다. 만약에 개체에서 긍정적인 일치 항목을 식별하는 문입니다. 를 사용하는 경우 만약에 문에서 인덱스가 참조하는 그룹은 식에서 개체의 일치를 찾는 데 사용됩니다.

그룹() 일치하는 하나 이상의 하위 그룹을 반환합니다.
그룹 (0) 전체 일치 항목을 반환하고
그룹 (1) 첫 번째 괄호로 묶인 하위 그룹을 반환하고
여러 그룹을 참조하는 동안 Python 특정 확장을 사용해야 합니다. 이 확장자는 일치 항목을 찾아야 하는 그룹의 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 특정 확장자는 괄호 안의 그룹 내에 제공됩니다. 예를 들어, 표현, (?피정규식1) 이름으로 특정 그룹을 참조합니다. 그룹1 정규 표현식에서 일치하는지 확인합니다. 정규식1. 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 알아보려면 그룹이 올바르게 지정되었는지 확인해야 합니다.

2. MatchObject의 메서드

텍스트를 구문 분석하는 방법을 찾는 동안 MatchObject에는 아래 나열된 두 가지 기본 메서드가 있음을 아는 것이 중요합니다. MatchObject가 지정된 표현식에서 발견되면 해당 인스턴스를 반환하고 그렇지 않으면 None을 반환합니다.

그만큼 일치(문자열) 메서드는 정규 표현식의 시작 부분에서 일치하는 문자열을 찾는 데 사용되며,
그만큼 검색(문자열) 메서드는 정규식에서 일치하는 위치를 찾기 위해 문자열을 스캔하는 데 사용됩니다.

정규 표현식 함수

Regex 함수는 조달된 데이터 값 세트에서 사용자가 지정한 특정 기능을 수행하는 데 사용되는 코드 라인입니다.

메모: 함수를 작성하기 위해 구문 분석 x에서 오류를 방지하기 위해 정규식에 원시 문자열이 사용됩니다. 이것은 아래 첨자를 추가하여 수행됩니다. 아르 자형 표현식의 각 패턴 앞에.

식에 사용되는 일반적인 함수는 아래에 설명되어 있습니다.

1. re.findall()

이 함수는 일치하는 항목이 있으면 문자열의 모든 패턴을 반환하고 일치하는 항목이 없으면 빈 목록을 반환합니다. 예를 들어, 함수, string = re.findall('[aeiou]', regex_filename) 파일 이름에서 모음 발생을 찾는 데 사용됩니다.

2. re.split()

이 기능은 공백과 같이 지정된 문자와 일치하는 경우 문자열을 분할하는 데 사용됩니다. 일치하는 항목이 없으면 빈 문자열을 반환합니다.

3. re.sub()

이 함수는 일치하는 텍스트를 주어진 대체 변수의 내용으로 대체합니다. 다른 함수와 달리 패턴이 없으면 원래 문자열이 반환됩니다.

4. 연구()

텍스트를 파싱하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 기본 기능 중 하나는 검색 기능입니다. 문자열에서 패턴을 검색하고 일치 개체를 반환하는 데 도움이 됩니다. 검색에서 일치 항목 식별에 실패하면 값이 반환되지 않습니다.

5. 재컴파일(패턴)

이 함수는 앞에서 설명한 정규식 패턴을 RegexObject로 컴파일하는 데 사용됩니다.

기타 요구 사항

나열된 요구 사항은 데이터 분석에서 고급 프로그래머가 사용하는 추가 기능입니다.

정규식을 시각화하려면 정규식 사용되며,
정규식을 테스트하려면 정규식101 사용.

또한 읽기:Windows 10에 NumPy를 설치하는 방법

텍스트 파싱 프로세스

이 복잡한 옵션에서 텍스트를 구문 분석하는 방법은 아래에 설명되어 있습니다.

가장 중요한 단계는 파일의 내용을 읽어 입력 형식을 이해하는 것입니다. 예를 들어, 열린 그리고 읽다() 함수는 명명된 파일의 내용을 열고 읽는 데 사용됩니다. 견본. 그만큼 견본 파일에 파일의 내용이 있음 파일.txt; 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 배우려면 파일을 완전히 읽어야 합니다.
값의 메타 데이터를 찾기 위해 수동으로 데이터를 분석하기 위해 파일의 내용이 인쇄됩니다. 여기서, 인쇄() 함수는 내용을 인쇄하는 데 사용됩니다. 견본 파일.
텍스트를 구문 분석하는 데 필요한 데이터 패키지를 코드로 가져오고 추가 코딩을 위해 클래스에 이름을 지정합니다. 여기서, 정규 표현식 그리고 팬더 수입됩니다.
코드에 필요한 정규식은 regex 패턴과 regex 함수를 포함하여 파일에 정의되어 있습니다. 이를 통해 텍스트 개체 또는 말뭉치에서 데이터 분석을 위한 코드를 사용할 수 있습니다.
텍스트를 구문 분석하는 방법을 알려면 여기에 제공된 예제 코드를 참조할 수 있습니다. 그만큼 엮다() 함수는 그룹에서 문자열을 컴파일하는 데 사용됩니다. 문자열 이름1 파일의 파일 이름. 정규식에서 일치 항목을 확인하는 기능은 다음 명령에서 사용됩니다. ief_parse_line(선),
코드용 라인 파서는 다음을 사용하여 작성됩니다. def_parse_file(파일 경로), 여기서 정의된 함수는 지정된 함수에서 모든 정규식 일치를 확인합니다. 여기서 정규식 찾다() 메서드는 키를 검색합니다. 수신 파일에서 파일 이름 첫 번째로 일치하는 정규식의 키와 일치 항목을 반환합니다. 단계에 문제가 있으면 구문 분석 텍스트 x에서 오류가 발생할 수 있습니다.
다음 단계는 파일 파서 기능을 사용하여 파일 파서를 작성하는 것입니다. def_parse_file(파일 경로). 다음과 같이 코드의 데이터를 수집하기 위해 빈 목록이 생성됩니다. 데이터 = [], 일치는 각 라인에서 다음과 같이 확인됩니다. 일치 = _parse_line(줄), 데이터 유형에 따라 정확한 값 데이터가 반환됩니다.
테이블의 번호와 값을 추출하려면 다음 명령을 사용하십시오. 라인.스트립().스플릿(',') 사용. 그만큼 열{} 명령은 데이터 행으로 사전을 만드는 데 사용됩니다. 그만큼 데이터.추가(행) 명령은 데이터를 이해하고 표 형식으로 구문 분석하는 데 사용됩니다.

명령 데이터 = pd. 데이터프레임(데이터) dict 값에서 pandas DataFrame을 만드는 데 사용됩니다. 또는 아래에 설명된 대로 각각의 목적에 따라 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

data.set_index(['문자열', '정수'], inplace=True) 테이블의 인덱스를 설정합니다.
데이터 = data.groupby(레벨=data.index.names).first() nans를 통합하고 제거합니다.
데이터 = data.apply (pd.to_numeric, 오류='무시') 부동 소수점에서 정수 값으로 점수를 업그레이드합니다.

텍스트를 구문 분석하는 방법을 알기 위한 마지막 단계는 다음을 사용하여 구문 분석기를 테스트하는 것입니다. if 문 변수에 값을 할당하여 데이터 그리고 그것을 사용하여 인쇄 인쇄(데이터) 명령.

위의 설명에 대한 예제 코드는 여기에 제공됩니다.

샘플로 open('file.txt') 포함:sample_contents = 샘플.읽기()인쇄(sample_contents)다시 가져오기판다를 pd로 가져오기rx_filename = {'문자열1': re.compile(r '문자열 = (?,*)\N'),}ief_parse_line(라인):키의 경우 rx_filename.items()의 rx:일치 = rx.search(라인)일치하는 경우:리턴 키, 매치반환 없음, 없음def parse_file(파일 경로):데이터 = []open(파일 경로, 'r')을 file_object로 사용:라인 = file_object.readline()동안 라인:키, 일치 = _parse_line(라인)키 == '문자열1'인 경우:문자열 = 일치.그룹('문자열1')정수 = 정수(문자열1)value_type = match.group('문자열1')라인 = file_object.readline()동안 line.strip():숫자, 값 = line.strip().split(',')값 = 값.스트립()행 = {'데이터1': 문자열1,'데이터2': 숫자,값_유형: 값}데이터.추가(행)라인 = file_object.readline()라인 = file_object.readline()데이터 = pd. 데이터프레임(데이터)반환 데이터_ _name_ _ = = '_ _main_ _'인 경우:파일 경로 = 'sample.txt'데이터 = 구문 분석(파일 경로)인쇄(데이터)

방법 2: 단어 토큰화를 통해

특정 규칙에 따라 텍스트 또는 말뭉치를 토큰 또는 더 작은 조각으로 변환하는 프로세스를 토큰화라고 합니다. 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 배우려면 코드에서 단어 토큰화 명령을 분석하는 것이 중요합니다. 정규식과 유사하게 이 방법으로 자체 규칙을 만들 수 있으며 품사 매핑과 같은 텍스트 사전 처리 작업에 도움이 됩니다. 또한 일반적인 단어 찾기 및 일치, 텍스트 정리, 감정 분석과 같은 고급 텍스트 분석 기술을 위한 데이터 준비와 같은 활동이 이 방법으로 수행됩니다. 토큰화가 부적절하면 파싱 텍스트 x에 오류가 발생할 수 있습니다.

NLTK 라이브러리

이 프로세스는 많은 NLP 작업을 수행하기 위한 풍부한 기능 세트가 있는 NLTK라는 인기 있는 언어 툴킷 라이브러리의 도움을 받습니다. Pip 또는 Pip 설치 패키지를 통해 다운로드할 수 있습니다. 텍스트를 구문 분석하는 방법을 알려면 기본적으로 라이브러리가 포함된 Anaconda 배포판의 기본 팩을 사용할 수 있습니다.

토큰화의 형태

이 방법의 일반적인 형태는 단어 토큰화와 문장 토큰화입니다. 단어 수준 토큰으로 인해 전자는 한 단어를 한 번만 인쇄하고 후자는 문장 수준에서 단어를 인쇄합니다.

텍스트 파싱 프로세스

NLTK 도구 키트 라이브러리를 가져오고 라이브러리에서 토큰화 형식을 가져옵니다.
문자열이 제공되고 토큰화를 수행하기 위한 명령이 제공됩니다.
문자열이 인쇄되는 동안 출력은 다음과 같습니다. 컴퓨터는 말이야.
단어 토큰화의 경우 또는 word_tokenize(), 문장의 각 단어는 ‘’ 그리고 a로 구분됩니다. 반점. 명령의 출력은 '컴퓨터', '이다', '그', '단어', '.'
문장 토큰화의 경우 또는 sent_tokenize(), 개별 문장은 ‘’ 단어 반복이 허용됩니다. 명령의 출력은 다음과 같습니다. '컴퓨터는 단어입니다.'

위의 토큰화 단계를 설명하는 코드는 여기에 나와 있습니다.

nltk 가져오기from nltk.tokenize 가져오기 sent_tokenize, word_tokenizestring = "컴퓨터가 곧 단어입니다."인쇄(문자열)인쇄(word_tokenize(문자열))인쇄(sent_tokenize(문자열))

또한 읽기:javascript 수정 방법: 무효(0) 오류

방법 3: DocParser 클래스를 통해

DataFrame 클래스와 마찬가지로 DocParser 클래스를 사용하여 코드의 텍스트를 구문 분석할 수 있습니다. 이 클래스를 사용하면 파일 경로로 구문 분석 함수를 호출할 수 있습니다.

텍스트 파싱 프로세스

DocParser 클래스를 사용하여 텍스트를 구문 분석하는 방법을 알려면 아래 지침을 따르십시오.

그만큼 get_format(파일 이름) 함수는 파일 확장자를 추출하여 함수에 대한 설정 변수로 반환하고 다음 함수로 전달하는 데 사용됩니다. 예를 들어, p1 = get_format(파일 이름) 의 파일 확장자를 추출합니다 파일 이름, 변수로 설정 p1, 다음 함수로 전달합니다.
다른 기능을 가진 논리 구조는 다음을 사용하여 구성됩니다. if-elif-else 문장과 함수.
파일 확장자가 유효하고 구조가 논리적이면 get_parser 함수는 파일 경로의 데이터를 구문 분석하고 문자열 개체를 사용자에게 반환하는 데 사용됩니다.

메모: 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 알려면 이 기능을 올바르게 구현해야 합니다.

데이터 값의 구문 분석은 파일의 파일 확장자로 수행됩니다. 클래스의 구체적인 구현은 다음과 같습니다. parse_txt 또는 parse_docx 주어진 파일 유형의 일부에서 문자열 객체를 생성하는 데 사용됩니다.
다음과 같은 다른 읽을 수 있는 확장자의 파일에 대해 구문 분석을 수행할 수 있습니다. parse_pdf, parse_html, 그리고 parse_pptx.
데이터 값과 인터페이스는 import 문을 사용하여 애플리케이션으로 가져오고 DocParser 개체를 인스턴스화할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 Python 언어로 된 파일을 구문 분석하여 수행할 수 있습니다. parse_file.py. 이 작업은 구문 분석 텍스트 x에서 오류를 피하기 위해 신중하게 수행되어야 합니다.

방법 4: 구문 분석 도구를 통해

구문 분석 텍스트 도구는 변수에서 특정 데이터를 추출하고 다른 변수에 매핑하는 데 사용됩니다. 이것은 작업에 사용되는 다른 도구와 독립적이며 BPA 플랫폼 도구는 변수를 사용하고 출력하는 데 사용됩니다. 여기에 제공된 링크를 사용하여 텍스트 도구 온라인 분석 텍스트를 구문 분석하는 방법에 대해 이전에 제공된 답변을 사용하십시오.

방법 5: TextFieldParser(Visual Basic)를 통해

TextFieldParser는 개체를 활용하여 구조화되고 구분된 매우 큰 파일을 구문 분석하고 처리합니다. 로그 파일이나 레거시 데이터베이스 정보와 같은 텍스트의 너비와 열을 이 방법으로 사용할 수 있습니다. 구문 분석 방법은 텍스트 파일에서 코드를 반복하는 것과 유사하며 주로 문자열 조작 방법과 유사한 텍스트 필드를 추출하는 데 사용됩니다. 이는 쉼표 또는 탭 공백과 같은 정의된 구분 기호를 사용하여 다양한 너비의 구분된 문자열 및 필드를 토큰화하기 위해 수행됩니다.

텍스트를 파싱하는 함수

다음 함수를 사용하여 이 메서드에서 텍스트를 구문 분석할 수 있습니다.

구분 기호를 정의하려면 SetDelimiters 사용. 예를 들어, 명령 testReader. SetDelimiters(vbTab) 설정하는 데 사용됩니다 탭 공백을 구분 기호로 사용합니다.
필드 너비를 양의 정수 값으로 텍스트 파일의 고정 필드 너비로 설정하려면 다음을 사용할 수 있습니다. testReader. SetFieldWidths(정수) 명령.
텍스트의 필드 유형을 테스트하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다. testReader. TextFieldType = 마이크로소프트. VisualBasic. FileIO.FieldType. 고정 너비.

MatchObject를 찾는 방법

코드 또는 구문 분석된 텍스트에서 MatchObject를 찾는 두 가지 기본 방법이 있습니다.

첫 번째 방법은 형식을 정의하고 다음을 사용하여 파일을 반복하는 것입니다. 읽기 필드 방법. 이 방법은 코드의 각 줄을 처리하는 데 도움이 됩니다.
그만큼 PeekChars 메서드는 각 필드를 읽기 전에 개별적으로 확인하고, 여러 형식을 정의하고, 반응하는 데 사용됩니다.

두 경우 모두 구문 분석을 수행하거나 텍스트를 구문 분석하는 방법을 찾는 동안 필드가 지정된 형식과 일치하지 않으면 MalformedLineException 예외가 반환됩니다.

프로 팁: MS Excel을 통해 텍스트를 구문 분석하는 방법

텍스트를 구문 분석하는 최종적이고 간단한 방법으로 다음을 사용할 수 있습니다. MS 엑셀 탭으로 구분된 파일과 쉼표로 구분된 파일을 생성하는 파서로서의 앱. 이렇게 하면 구문 분석된 결과와 교차 확인하고 구문 분석 오류를 수정하는 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

1. 소스 파일에서 데이터 값을 선택하고 Ctrl + C 키 함께 파일을 복사합니다.

2. 열기 뛰어나다 Windows 검색 창을 사용하는 앱.

3. 를 클릭하십시오 A1 셀을 누르고 Ctrl + V 키 복사한 텍스트를 동시에 붙여넣습니다.

4. 선택 A1 셀에서 다음으로 이동합니다. 데이터 탭을 클릭하고 텍스트를 열로 의 옵션 데이터 도구 부분.

5A. 선택 구분 옵션인 경우 반점 또는 탭 공백이 구분 기호로 사용되며 다음 그리고 마치다 버튼.

쉼표 또는 탭 공백이 구분 기호로 사용되는 경우 구분 옵션을 선택하고 다음 및 마침 버튼을 클릭합니다.

5B. 선택 고정 폭 옵션에서 구분 기호에 대한 값을 할당하고 다음 그리고 마치다 버튼.

고정 너비 옵션을 선택하여 구분 기호 값을 지정하고 다음 및 마침 버튼을 클릭합니다.

또한 읽기:Excel 열 이동 오류를 수정하는 방법

구문 분석 오류를 수정하는 방법

구문 분석 텍스트 x의 오류는 Android 장치에서 다음과 같이 발생할 수 있습니다. 구문 분석 오류: 패키지 구문 분석에 문제가 발생했습니다. 이는 일반적으로 앱이 Google Play 스토어에서 설치되지 않거나 타사 앱을 실행하는 동안 발생합니다.

오류 텍스트 x는 문자형 벡터 목록이 반복되고 다른 함수가 데이터 값을 계산하기 위한 선형 모델을 형성하는 경우 발생할 수 있습니다. 오류 메시지는 Error in parse(text = x, keep.source = FALSE)입니다.:2.0:예기치 않은 입력 종료 1:OffenceAgainst ~ ^.

에서 기사를 읽을 수 있습니다. Android에서 구문 분석 오류를 수정하는 방법 오류의 원인과 해결 방법을 알아봅니다.