Jak analizować tekst

Jeśli nauczyłeś się kilku języków programowania komputerów, być może słyszałeś termin analizowanie tekstu. Służy to uproszczeniu złożonych wartości danych w pliku. Artykuł pomoże ci dowiedzieć się, jak analizować tekst za pomocą języka. Oprócz tego, jeśli napotkałeś błąd w analizie tekstu x, będziesz wiedział, jak naprawić błąd analizy w artykule.

Jak analizować tekst

W tym artykule pokazaliśmy pełny przewodnik po analizie tekstu na różne sposoby, a także krótko przedstawiliśmy wprowadzenie do analizy tekstu.

Co to jest parsowanie tekstu?

Zanim zagłębisz się, aby poznać koncepcje analizowania tekstu przy użyciu dowolnego kodu. Ważne jest, aby znać podstawy języka i kodowania.

NLP lub przetwarzanie języka naturalnego

Aby przeanalizować tekst, wykorzystuje się przetwarzanie języka naturalnego lub NLP, które jest poddziedziną domeny sztucznej inteligencji. Język Python, który jest jednym z języków należących do tej kategorii, służy do analizowania tekstu.

Kody NLP umożliwiają komputerom rozumienie i przetwarzanie ludzkich języków w celu dostosowania ich do różnych zastosowań. Aby zastosować techniki ML lub uczenia maszynowego w języku, nieustrukturyzowane dane tekstowe muszą zostać przekonwertowane na ustrukturyzowane dane tabelaryczne. Aby zakończyć czynność analizowania, język Python jest używany do zmiany kodów programu.

Co to jest parsowanie tekstu?

Analizowanie tekstu oznacza po prostu konwersję danych z jednego formatu na inny. Format, w jakim plik jest zapisany, zostanie poddany analizie lub przekonwertowany na plik w innym formacie, aby umożliwić użytkownikowi wykorzystanie go w różnych aplikacjach.

• Innymi słowy, proces oznacza analizę łańcucha lub tekstu i przekształcenie go w logiczne komponenty poprzez zmianę formatu pliku.
• Niektóre reguły języka Python są wykorzystywane do wykonania tego typowego zadania programistycznego. Podczas analizowania tekstu dana seria tekstu jest dzielona na mniejsze elementy.

Jakie są powody analizowania tekstu?

Powody, dla których tekst musi być analizowany, są podane w tej sekcji i jest to wstępna wiedza, zanim nauczysz się analizować tekst.

• Wszystkie skomputeryzowane dane nie będą miały tego samego formatu i mogą się różnić w zależności od różnych zastosowań.
• Formaty danych różnią się w zależności od aplikacji, a niezgodny kod może spowodować ten błąd.
• Nie ma indywidualnego, uniwersalnego programu komputerowego do selekcji danych ze wszystkich formatów danych.

Metoda 1: za pośrednictwem klasy DataFrame

Klasa DataFrame języka Python ma wszystkie wymagane funkcje do analizowania tekstu. Ta wbudowana biblioteka zawiera niezbędne kody do analizowania danych w dowolnym formacie do innego formatu.

Krótkie wprowadzenie do klasy DataFrame

DataFrame Class to bogata w funkcje struktura danych, która jest używana jako narzędzie do analizy danych. Jest to potężne narzędzie do analizy danych, którego można użyć do analizy danych przy minimalnym wysiłku.

• Kod jest wczytywany do pandas DataFrame w celu przeprowadzenia analizy w języku Python.
• Klasa jest dostarczana z licznymi pakietami dostarczanymi przez pandy, które są używane przez analityków danych Pythona.
• Cechą tej klasy jest abstrakcja, kod, w którym wewnętrzna funkcjonalność funkcji jest ukryta przed użytkownikami, biblioteki NumPy. Biblioteka NumPy to biblioteka Pythona, która obejmuje polecenia i funkcje do pracy z tablicami.
• Klasa DataFrame może służyć do renderowania dwuwymiarowej tablicy z wieloma indeksami wierszy i kolumn. Indeksy te pomagają w przechowywaniu danych wielowymiarowych i dlatego nazywane są MultiIndex. Muszą one zostać zmienione, aby wiedzieć, jak naprawić błąd analizy.

Pandy języka Python pomagają w wykonywaniu operacji SQL lub bazodanowych z najwyższą perfekcją, aby uniknąć błędów w parsowaniu tekstu x. Zawiera również narzędzia IO, które pomagają w analizie plików CSV, MS Excel, JSON, HDF5 i innych formatów danych.

Przeczytaj także:Napraw błąd, który wystąpił podczas próby żądania proxy

Proces parsowania tekstu przy użyciu klasy DataFrame

Aby dowiedzieć się, jak analizować tekst, możesz użyć standardowego procesu przy użyciu klasy DataFrame podanej w tej sekcji.

• Rozszyfruj format danych wejściowych.
• Zdecyduj dane wyjściowe danych, takich jak CSV Lub Wartość oddzielona przecinkami.
• Napisz w kodzie prymitywny typ danych, taki jak list lub dict.

Notatka: Pisanie kodu na pustej ramce DataFrame może być żmudne i złożone. Pandy pozwalają na tworzenie danych w klasie DataFrame z tych typów danych. W związku z tym dane w pierwotnym typie danych można łatwo przeanalizować do wymaganego formatu danych.

• Przeanalizuj dane za pomocą narzędzia do analizy danych pandas DataFrame i wydrukuj wynik.

Opcja I: Format standardowy

Standardowa metoda formatowania dowolnego pliku z określonym formatem danych, takim jak CSV, została wyjaśniona tutaj.

• Zapisz plik z wartościami danych lokalnie na komputerze. Na przykład możesz nazwać plik dane.txt.
• Zaimportuj plik w pandas o określonej nazwie i zaimportuj dane do innej zmiennej. Na przykład pandy języka są importowane do nazwy pd w podanym kodzie.
• Import powinien mieć pełny kod ze szczegółami dotyczącymi nazwy pliku wejściowego, funkcji i formatu pliku wejściowego.

Notatka: Tutaj zmienna o nazwie rez służy do wykonywania Czytać funkcja danych w pliku dane.txt przy użyciu importowanych pand pd. Format danych tekstu wejściowego jest określony w pliku CSV format.

• Wywołaj nazwany typ pliku i przeanalizuj przeanalizowany tekst na wydrukowanym wyniku. Na przykład polecenie rez po wykonaniu wiersza poleceń pomoże w wydrukowaniu przeanalizowanego tekstu.

Przykładowy kod procesu wyjaśnionego powyżej znajduje się poniżej i pomoże w zrozumieniu, jak analizować tekst.

importuj pandy jako pdres = pd.read_csv('dane.txt')rez

W takim przypadku, jeśli wprowadzisz wartości danych w pliku dane.txt Jak na przykład [1,2,3], zostanie przeanalizowany i wyświetlony jako 1 2 3.

Opcja II: Metoda łańcuchowa

Jeśli tekst podany w kodzie zawiera tylko ciągi lub znaki alfanumeryczne, znaki specjalne w ciągu, takie jak przecinek, spacja itp., mogą zostać użyte do oddzielenia i przeanalizowania tekstu. Proces jest podobny do typowych wewnętrznych operacji na łańcuchach. Aby dowiedzieć się, jak naprawić błąd analizy, musisz postępować zgodnie z procesem analizowania tekstu za pomocą tej opcji, wyjaśnionym poniżej.

• Dane są wyodrębniane z łańcucha i zapisywane są wszystkie znaki specjalne oddzielające tekst.

Na przykład w kodzie podanym poniżej znaki specjalne w ciągu mój_string, które są, ',' I ':’ są identyfikowane. Ten proces należy wykonać ostrożnie, aby uniknąć błędu w analizie tekstu x.

• Tekst w łańcuchu jest dzielony indywidualnie na podstawie wartości i pozycji znaków specjalnych.

Na przykład łańcuch jest dzielony na wartości danych tekstowych na podstawie znaków specjalnych identyfikowanych za pomocą polecenia split.

• Wartości danych ciągu są drukowane samodzielnie jako przeanalizowany tekst. Tutaj wydrukować służy do drukowania przeanalizowanej wartości danych tekstu.

Przykładowy kod procesu wyjaśnionego powyżej podano poniżej.

my_string = „Nazwy: technika, komputer”sfinal = [name.strip() dla nazwy w my_string.split(':')[1].split(',')]print("Nazwy: {}".format (sfinal))

W takim przypadku wynik przeanalizowanego łańcucha zostanie wyświetlony w sposób pokazany poniżej.

Nazwy: [„Tech”, „komputer”]

Aby uzyskać lepszą przejrzystość i wiedzieć, jak analizować tekst podczas używania tekstu ciągu, a Do używana jest pętla, a kod jest modyfikowany w następujący sposób.

my_string = „Nazwy: technika, komputer”s1 = my_string.split(':')s2 = s1[1]s3 = s2.split(',')s4 = [name.strip() dla imienia w s3]dla idx, pozycja w enumerate([s1, s2, s3, s4]):print("Krok {}: {}".format (idx, pozycja))

Wynik przeanalizowanego tekstu dla każdego z tych kroków jest wyświetlany w sposób podany poniżej. Możesz zauważyć, że w kroku 0 łańcuch jest rozdzielany na podstawie znaku specjalnego : a wartości danych tekstowych są rozdzielane na podstawie znaku w dalszych krokach.

Krok 0: [„Imiona”, „Technologia, komputer”]Krok 1: technika, komputerKrok 2: [„Technologia”, „komputer”]Krok 3: [„Technologia”, „komputer”]

Opcja III: Analiza złożonego pliku

W większości przypadków dane pliku, które należy przeanalizować, zawierają różne typy danych i wartości danych. W takim przypadku analiza pliku przy użyciu metod wyjaśnionych wcześniej może być trudna.

Funkcje analizowania złożonych danych w pliku polegają na wyświetlaniu wartości danych w formacie tabelarycznym.

• Tytuł lub metadane wartości są drukowane na górze pliku,
• Zmienne i pola są drukowane na wyjściu w formie tabelarycznej i
• Wartości danych tworzą klucz złożony.

Zanim zagłębimy się w naukę parsowania tekstu w tej metodzie, konieczne jest poznanie kilku podstawowych pojęć. Analiza wartości danych odbywa się na podstawie wyrażeń regularnych lub Regex.

Wzorce wyrażeń regularnych

Aby wiedzieć, jak naprawić błąd analizy, musisz upewnić się, że wzorce wyrażeń regularnych w wyrażeniach są prawidłowe. Kod służący do analizowania wartości danych ciągów obejmowałby typowe wzorce wyrażeń regularnych wymienione poniżej w tej sekcji.

• '\D': dopasowuje cyfrę dziesiętną w łańcuchu,
• '\S': dopasowuje biały znak,
• „\w”: pasuje do znaku alfanumerycznego,
• ‘+’ Lub ‘*’: wykonuje zachłanne dopasowanie, dopasowując jeden lub więcej znaków w ciągach,
• „a–z”: dopasowuje grupy małych liter w wartościach danych tekstowych,
• „A-Z” Lub „a–z”: dopasowuje grupy wielkich i małych liter ciągu oraz
• ‘0-9’: zgadza się z wartościami liczbowymi.

Wyrażenia regularne

Moduły wyrażeń regularnych są główną częścią pakietu pandas w języku Python i błędny re może prowadzić do błędu w parsowaniu tekstu x. Jest to mały język osadzony w Pythonie, aby znaleźć wzorzec ciągu w wyrażeniu. Wyrażenia regularne lub wyrażenia regularne to ciągi znaków o specjalnej składni. Pozwala użytkownikowi dopasować wzorce w innych ciągach na podstawie wartości w ciągach.

Regex jest tworzony na podstawie typu danych i wymagań wyrażenia w ciągu, na przykład Ciąg znaków = (.*)\n. Wyrażenie regularne jest używane przed wzorcem w każdym wyrażeniu. Symbole używane w wyrażeniach regularnych są wymienione poniżej i pomogą w zrozumieniu, jak analizować tekst.

• .: aby pobrać dowolny znak z danych,
• *: użyj zero lub więcej danych z poprzedniego wyrażenia,
• (.*): aby zgrupować część wyrażenia regularnego w nawiasach,
• \N: Utwórz nowy znak linii na końcu linii w kodzie,
• \D: utwórz krótką wartość całkowitą w zakresie od 0 do 9,
• +: użyj jednego lub więcej danych z poprzedniego wyrażenia i
• |: utwórz logiczne stwierdzenie; używany do Lub wyrażenia.

Obiekty wyrażeń regularnych

RegexObject jest wartością zwracaną przez funkcję kompilacji i służy do zwracania obiektu MatchObject, jeśli wyrażenie pasuje do wartości dopasowania.

1. Dopasuj obiekt

Ponieważ wartość logiczna MatchObject jest zawsze True, możesz użyć an Jeśli instrukcja identyfikująca pozytywne dopasowania w obiekcie. W przypadku korzystania z Jeśli instrukcja, grupa, do której odnosi się indeks, jest używana do znalezienia dopasowania obiektu w wyrażeniu.

• Grupa() zwraca jedną lub więcej pasujących podgrup,
• grupa (0) zwraca całe dopasowanie,
• Grupa 1) zwraca pierwszą podgrupę w nawiasach i
• Odnosząc się do wielu grup, powinniśmy użyć rozszerzenia specyficznego dla Pythona. To rozszerzenie służy do określenia nazwy grupy, w której ma zostać znalezione dopasowanie. Konkretne rozszerzenie jest podane w grupie w nawiasach. Na przykład wyrażenie, (?Pwyrażenie regularne1) odnosiłby się do określonej grupy z nazwą Grupa 1 i sprawdź dopasowanie w wyrażeniu regularnym, wyrażenie regularne1. Aby dowiedzieć się, jak naprawić błąd parsowania, musisz sprawdzić, czy grupa jest poprawnie wskazywana.

2. Metody MatchObject

Podczas znajdowania sposobu analizowania tekstu ważne jest, aby wiedzieć, że obiekt MatchObject ma dwie podstawowe metody wymienione poniżej. Jeśli MatchObject zostanie znaleziony w określonym wyrażeniu, zwróci jego instancję, w przeciwnym razie zwróci None.

• The dopasowanie (ciąg znaków) Metoda służy do znajdowania dopasowań ciągu znaków na początku wyrażenia regularnego i
• The szukana fraza) Metoda służy do skanowania ciągu znaków w celu znalezienia miejsca dopasowania w wyrażeniu regularnym.

Funkcje wyrażeń regularnych

Funkcje wyrażeń regularnych to wiersze kodu, które są używane do wykonywania określonej funkcji określonej przez użytkownika z zestawu wartości danych.

Notatka: Aby napisać funkcje, dla wyrażeń regularnych używane są surowe łańcuchy, aby uniknąć błędów w analizie tekstu x. Odbywa się to poprzez dodanie indeksu dolnego R przed każdym wzorcem w wyrażeniu.

Typowe funkcje używane w wyrażeniach wyjaśniono poniżej.

1. re.findall()

Ta funkcja zwraca wszystkie wzorce w łańcuchu, jeśli zostanie znalezione dopasowanie, i zwraca pustą listę, jeśli nie zostanie znalezione dopasowanie. Na przykład funkcja, string = re.findall('[aeiou]', regex_filename) służy do wyszukiwania samogłosek w nazwie pliku.

2. ponownie podzielić()

Ta funkcja służy do dzielenia łańcucha w przypadku znalezienia dopasowania do określonego znaku, takiego jak spacja. W przypadku braku dopasowania zwraca pusty ciąg.

3. ponownie sub()

Funkcja zastępuje dopasowany tekst zawartością podanej zmiennej zamiany. W przeciwieństwie do innych funkcji, jeśli nie zostanie znaleziony żaden wzorzec, zwracany jest oryginalny łańcuch.

4. badania()

Jedną z podstawowych funkcji pomagających w nauce parsowania tekstu jest funkcja wyszukiwania. Pomaga w wyszukaniu wzorca w łańcuchu i zwróceniu obiektu dopasowania. Jeśli wyszukiwanie nie powiedzie się w zidentyfikowaniu dopasowania, nie zostanie zwrócona żadna wartość.

5. re.compile (wzorzec)

Ta funkcja służy do kompilowania wzorców wyrażeń regularnych do RegexObject, co zostało omówione wcześniej.

Inne wymagania

Wymienione wymagania są dodatkową funkcją wykorzystywaną przez zaawansowanych programistów w analizie danych.

• Aby zwizualizować wyrażenie regularne, wyrażenie regularne jest używany i
• Aby przetestować wyrażenie regularne, wyrażenie regularne101 Jest używane.

Przeczytaj także:Jak zainstalować NumPy w systemie Windows 10

Proces analizowania tekstu

Metoda analizowania tekstu w tej złożonej opcji jest opisana poniżej.

• Najważniejszym krokiem jest zrozumienie formatu wejściowego poprzez odczytanie zawartości pliku. Na przykład z otwartym I Czytać() funkcje służą do otwierania i odczytywania zawartości pliku o nazwie próbka. The próbka plik ma zawartość z pliku plik.txt; aby dowiedzieć się, jak naprawić błąd analizy, plik musi zostać odczytany w całości.
• Zawartość pliku jest drukowana w celu ręcznej analizy danych w celu znalezienia metadanych wartości. Tutaj wydrukować() Funkcja służy do drukowania zawartości pliku próbka plik.
• Wymagane pakiety danych do przeanalizowania tekstu są importowane do kodu, a klasie nadawana jest nazwa w celu dalszego kodowania. Tutaj wyrażenia regularne I pandy są importowane.
• Wyrażenia regularne wymagane dla kodu są zdefiniowane w pliku poprzez uwzględnienie wzorca wyrażenia regularnego i funkcji wyrażenia regularnego. Dzięki temu obiekt tekstowy lub korpus może pobrać kod do analizy danych.
• Aby dowiedzieć się, jak analizować tekst, możesz odwołać się do przykładowego kodu podanego tutaj. The skompilować() funkcja służy do kompilowania ciągu znaków z grupy nazwa ciągu1 pliku Nazwa pliku. Funkcja sprawdzania dopasowań w wyrażeniu regularnym jest używana przez polecenie ief_parse_line (linia),
• Parser linii dla kodu jest napisany przy użyciu def_parse_file (ścieżka do pliku), w którym zdefiniowana funkcja sprawdza wszystkie dopasowania wyrażeń regularnych w określonej funkcji. Tutaj wyrażenie regularne szukaj() metoda szuka klucza rx w pliku Nazwa pliku i zwraca klucz i dopasowanie pierwszego pasującego wyrażenia regularnego. Każdy problem z krokiem może prowadzić do błędu w analizie tekstu x.
• Następnym krokiem jest napisanie parsera plików przy użyciu funkcji parsera plików, czyli def_parse_file (ścieżka do pliku). Tworzona jest pusta lista do zbierania danych kodu, as dane = [], dopasowanie jest sprawdzane w każdym wierszu przez dopasowanie = _parse_line (linia), a dane o dokładnej wartości są zwracane na podstawie typu danych.
• Aby wyodrębnić liczbę i wartość dla tabeli, polecenie linia.strip().split(',') Jest używane. The wiersz{} polecenie służy do tworzenia słownika z wierszem danych. The data.append (wiersz) służy do zrozumienia danych i przetworzenia ich do formatu tabelarycznego.

Komenda dane = pd. DataFrame (dane) służy do tworzenia Pandas DataFrame z wartości dict. Alternatywnie możesz użyć następujących poleceń do odpowiednich celów, jak podano poniżej.

• data.set_index(['string', 'integer'], inplace=True) aby ustawić indeks tabeli.
• dane = data.groupby (poziom = dane.indeks.nazwy).first() skonsolidować i usunąć nans.
• data = data.apply (pd.to_numeric, error=’ignore’) aby uaktualnić wynik z wartości zmiennoprzecinkowej do wartości całkowitej.

Ostatnim krokiem, aby dowiedzieć się, jak analizować tekst, jest przetestowanie parsera za pomocą Jeśli stwierdzenie poprzez przypisanie wartości do zmiennej dane i wydrukować go za pomocą drukować (dane) Komenda.

Przykładowy kod dla powyższego wyjaśnienia znajduje się tutaj.

z open('file.txt') jako próbką:zawartość_próbki = próbka.odczytaj()drukuj (sample_contents)import reimportuj pandy jako pdnazwa_pliku rx = {‘string1’: re.compile (r ‘string = (?
,*)\N'),}ief_parse_line (linia):dla klucza rx w rx_filename.items():dopasowanie = rx.szukaj (linia)jeśli pasuje:klawisz powrotu, dopasujzwróć Brak, Brakdef parse_file (ścieżka do pliku):dane = []z open (ścieżka do pliku, „r”) jako obiekt_pliku:linia = obiekt_pliku.readline()natomiast linia:klucz, dopasowanie = _parse_line (linia)jeśli klucz == „łańcuch1”:string = match.group('string1')liczba całkowita = int (łańcuch1)typ_wartości = match.group('string1')linia = obiekt_pliku.readline()podczas gdy linia.strip():liczba, wartość = linia.strip().split(‘,’)wartość = wartość.pasek()wiersz = {„Dane1”: ciąg1,„Dane2”: liczba,typ_wartości: wartość}data.append (wiersz)linia = obiekt_pliku.readline()linia = obiekt_pliku.readline()dane = pd. DataFrame (dane)zwróć danejeśli _ _nazwa_ _ = = „_ _główna_ _”:ścieżka do pliku = „przykład.txt”dane = parsowanie (ścieżka do pliku)drukować (dane)

Metoda 2: Poprzez tokenizację słów

Proces przekształcania tekstu lub korpusu w tokeny lub mniejsze fragmenty w oparciu o określone zasady nazywa się tokenizacją. Aby dowiedzieć się, jak naprawić błąd parsowania, ważne jest przeanalizowanie poleceń tokenizacji słów w kodzie. Podobnie jak w przypadku wyrażenia regularnego, w tej metodzie można tworzyć własne reguły, co pomaga w zadaniach wstępnego przetwarzania tekstu, takich jak mapowanie części mowy. W tej metodzie wykonywane są również działania, takie jak znajdowanie i dopasowywanie typowych słów, czyszczenie tekstu i przygotowywanie danych do zaawansowanych technik analizy tekstu, takich jak analiza tonacji. Jeśli tokenizacja jest niewłaściwa, może wystąpić błąd w tekście analizy x.

Biblioteka NLTK

W procesie tym pomaga popularna biblioteka narzędzi językowych o nazwie NLTK, która posiada bogaty zestaw funkcji do wykonywania wielu zadań NLP. Można je pobrać za pośrednictwem pakietów instalacyjnych Pip lub Pip. Aby wiedzieć, jak analizować tekst, możesz użyć pakietu podstawowego dystrybucji Anaconda, który domyślnie zawiera bibliotekę.

Formy tokenizacji

Powszechnymi formami tej metody są tokenizacja słów i tokenizacja zdań. Dzięki tokenowi na poziomie słowa, ten pierwszy drukuje jedno słowo tylko raz, podczas gdy drugi drukuje słowo na poziomie zdania.

Proces analizowania tekstu

• Biblioteka zestawu narzędzi NLTK jest importowana, a formularze tokenizacji są importowane z biblioteki.
• Podano ciąg znaków i polecenia wykonania tokenizacji.
• Podczas gdy ciąg jest drukowany, dane wyjściowe będą komputer to słowo.
• W przypadku tokenizacji słów lub word_tokenize(), każde słowo w zdaniu jest drukowane osobno w obrębie ‘’ i jest oddzielony a przecinek. Dane wyjściowe dla polecenia to „komputer”, „jest”, „ten”, „słowo”, „.”
• W przypadku tokenizacji zdań lub wysłane_tokenize(), poszczególne zdania są umieszczone w ‘’ i powtórzenie słowa jest dozwolone. Dane wyjściowe dla polecenia będą „komputer to słowo”.

Kod wyjaśniający powyższe kroki tokenizacji znajduje się tutaj.

importuj nltkz nltk.tokenize zaimportuj sent_tokenize, word_tokenizestring = „komputer to słowo”.drukuj (ciąg znaków)print (word_tokenize (string))print (sent_tokenize (string))

Przeczytaj także:Jak naprawić błąd javascript: void (0).

Metoda 3: Poprzez klasę DocParser

Podobnie jak w przypadku klasy DataFrame, klasa DocParser może służyć do analizowania tekstu w kodzie. Klasa pozwala na wywołanie funkcji parsowania ze ścieżką do pliku.

Proces analizowania tekstu

Aby dowiedzieć się, jak analizować tekst przy użyciu klasy DocParser, postępuj zgodnie z instrukcjami podanymi poniżej.

• The get_format (nazwa pliku) funkcja służy do wyodrębnienia rozszerzenia pliku, zwrócenia go do zmiennej zestawu dla funkcji i przekazania go do następnej funkcji. Na przykład, p1 = get_format (nazwa pliku) wyodrębni rozszerzenie pliku Nazwa pliku, ustaw go na zmienną p1i przekazać go do następnej funkcji.
• Struktura logiczna z innymi funkcjami jest konstruowana za pomocą jeśli-elif-inaczej instrukcje i funkcje.
• Jeśli rozszerzenie pliku jest prawidłowe, a struktura logiczna, plik get_parser służy do analizowania danych w ścieżce pliku i zwracania użytkownikowi obiektu typu string.

Notatka: Aby wiedzieć, jak naprawić błąd analizy, ta funkcja musi być poprawnie zaimplementowana.

• Analiza wartości danych odbywa się z rozszerzeniem pliku. Konkretna implementacja klasy, którą są parse_txt Lub parse_docx służy do generowania obiektów łańcuchowych z części danego typu pliku.
• Analizowanie można wykonać dla plików o innych czytelnych rozszerzeniach, takich jak parse_pdf, parse_html, I parse_pptx.
• Wartości danych i interfejs można importować do aplikacji za pomocą instrukcji importu i tworzyć instancje obiektu DocParser. Można to zrobić poprzez parsowanie plików w języku Python, takich jak parse_file.py. Ta operacja musi być wykonana ostrożnie, aby uniknąć błędu w parsowaniu tekstu x.

Metoda 4: Za pomocą narzędzia Parse Text

Narzędzie tekstowe Parse służy do wyodrębniania określonych danych ze zmiennych i mapowania ich na inne zmienne. Jest to niezależne od jakichkolwiek innych narzędzi używanych w zadaniu, a narzędzie platformy BPA służy do konsumowania i wyprowadzania zmiennych. Użyj linku podanego tutaj, aby uzyskać dostęp do Analizuj narzędzie tekstowe online i skorzystaj z podanych wcześniej odpowiedzi na temat parsowania tekstu.

Metoda 5: za pomocą TextFieldParser (Visual Basic)

TextFieldParser wykorzystywał obiekty do analizowania i przetwarzania bardzo dużych plików, które mają określoną strukturę i granice. W tej metodzie można użyć szerokości i kolumny tekstu, takiego jak pliki dziennika lub informacje o starszej bazie danych. Metoda analizowania jest podobna do iteracji kodu w pliku tekstowym i jest używana głównie do wyodrębniania pól tekstu, podobnie jak metody manipulacji łańcuchami. Odbywa się to w celu tokenizacji rozdzielonych ciągów i pól o różnych szerokościach przy użyciu zdefiniowanego ogranicznika, takiego jak przecinek lub spacja tabulacji.

Funkcje do analizowania tekstu

Następujące funkcje mogą służyć do analizowania tekstu w tej metodzie.

• Aby zdefiniować ogranicznik, Ustaw ograniczniki Jest używane. Na przykład polecenie Czytnik testowy. SetDelimiters (vbTab) służy do ustawiania patka spacja jako ogranicznik.
• Aby ustawić szerokość pola na dodatnią wartość całkowitą dla stałej szerokości pola plików tekstowych, możesz użyć metody Czytnik testowy. SetFieldWidths (liczba całkowita) Komenda.
• Aby przetestować typ pola tekstu, możesz użyć następującego polecenia Czytnik testowy. TextFieldType = Microsoft. Visual Basic. FileIO.FieldType. Stała szerokość.

Metody znajdowania obiektu MatchObject

Istnieją dwie podstawowe metody znajdowania obiektu MatchObject w kodzie lub analizowanym tekście.

• Pierwsza metoda polega na zdefiniowaniu formatu i przejściu przez plik za pomocą Pola odczytu metoda. Ta metoda pomogłaby w przetwarzaniu każdego wiersza kodu.
• The PeekChars służy do sprawdzania każdego pola z osobna przed jego odczytaniem, definiowania wielu formatów i reagowania.

W obu przypadkach, jeśli pole nie pasuje do określonego formatu podczas analizowania lub znajdowania sposobu analizowania tekstu, Wyjątek zniekształconej linii zwracany jest wyjątek.

Pro Tip: Jak analizować tekst za pomocą MS Excel

Jako ostateczną i prostą metodę analizy tekstu możesz użyć metody MSExcel app jako parser do tworzenia plików rozdzielanych tabulatorami i przecinkami. Pomogłoby to w sprawdzeniu krzyżowym z przeanalizowanym wynikiem i pomogłoby w znalezieniu sposobu naprawienia błędu analizy.

1. Wybierz wartości danych w pliku źródłowym i naciśnij Klawisze Ctrl + C razem, aby skopiować plik.

2. Otworzyć Przewyższać aplikację za pomocą paska wyszukiwania systemu Windows.

3. Kliknij na A1 komórkę i naciśnij Klawisze Ctrl + V jednocześnie, aby wkleić skopiowany tekst.

4. Wybierz A1 komórkę, przejdź do Dane zakładkę i kliknij na Tekst do kolumn opcja w Narzędzia danych Sekcja.

5A. Wybierz Rozgraniczony opcja, jeśli a przecinek Lub patka spacja jest używana jako separator i kliknij na Następny I Skończyć guziki.

5B. Wybierz Stała szerokość opcję, przypisz wartość separatora i kliknij na Następny I Skończyć guziki.

Przeczytaj także:Jak naprawić błąd przenoszenia kolumny programu Excel

Jak naprawić błąd analizy

Błąd analizy tekstu x może wystąpić na urządzeniach z Androidem, ponieważ Błąd analizy: Wystąpił problem podczas analizowania pakietu. Zwykle dzieje się tak, gdy nie udaje się zainstalować aplikacji ze Sklepu Google Play lub podczas uruchamiania aplikacji innej firmy.

Tekst błędu x może wystąpić, jeśli lista wektorów znaków jest zapętlona, ​​a inne funkcje tworzą model liniowy do obliczania wartości danych. Komunikat o błędzie to Błąd w analizie (text = x, keep.source = FALSE)::2.0:nieoczekiwany koniec wejścia 1:OffenceAgainst ~ ^.

Możesz przeczytać artykuł nt jak naprawić błąd analizy w systemie Android poznać przyczyny i metody naprawy błędu.

Oprócz rozwiązań w przewodniku możesz wypróbować następujące poprawki.

• Ponowne pobieranie .apk plik lub przywracanie nazwy pliku.
• Przywracanie zmian w Androidmanifest.xml file, jeśli masz umiejętności programowania na poziomie eksperckim.

Zalecana:

• Jak usunąć konto na Facebooku innej osoby
• 10 najważniejszych umiejętności wymaganych, aby zostać etycznym hakerem
• 21 najlepszych alternatyw Pastebin do udostępniania kodu i tekstu
• Napraw polecenie nie powiodło się z kodem błędu 1 Informacje o jajku Pythona

Artykuł pomaga w nauczaniu jak analizować tekst i dowiedzieć się, jak naprawić błąd analizy. Daj nam znać, która metoda pomogła naprawić błąd w parsowaniu tekstu x i która metoda analizy jest preferowana. Podziel się swoimi sugestiami i zapytaniami w sekcji komentarzy poniżej.