Что такое клининг простыми словами: Клининг что это такое простыми словами — что означает клининговая служба

Что такое клининг простыми словами: Клининг что это такое простыми словами — что означает клининговая служба

Клининг что это такое простыми словами — что означает клининговая служба

В современном языке появилось множество понятий, значение которых большинство людей знает только примерно. Так происходит и с тем, что означает английское слово «клининг»? Перевести глагол «clean» на русский можно как убирать, мыть, чистить. Однако столь узкая трактовка этого понятия неверна в корне, поскольку клининг это уборка, но профессиональная, включающая в себя множество функций.

Успешная деловая жизнь предприятия, офиса, фирмы, торгового предприятия, больницы невозможна без поддержания идеальной чистоты в помещениях. Это не только вопрос здоровья сотрудников и безопасной работы, но и более половины составляющей деловой репутации. Только чистый офис вызывает доверие и уважение, только идеальная атмосфера заставит клиента вернуться к вам вновь и вновь. При этом классическая уборщица с ведром и мокрой тряпкой в имидж современного предприятия или учреждения никак не вписывается.

Что такое клининг?

Что значит клининг как услуга? Клининг это разделение обязанностей по уборке на узкие сегменты, каждый из которых отвечает за чистоту определенного участка.

Например:

• профессиональные альпинисты вымоют и вычистят потолок, окна, стены и коммуникации на большой высоте;
• специалисты по химической чистке текстиля приведут в безупречное состояние мягкую мебель в отеле или офисе.

Клининг как услуга — что это такое простыми словами? Это комплекс профессиональных мероприятий по наведению чистоты, которые осуществляются согласно определенному плану. Это обеспечение помещениям, оборудованию, мебели идеального состояния. Уборка проводится с применением мощной техники, эффективных средств химической очистки поверхностей разной текстуры. Каждый работник, клинер, выполняет свою задачу на отведенном ему участке.

Кто занимается клинингом?

Клининговая компания — что это означает? Фирма, которая предоставляет профессиональные услуги по наведению чистоты, разовые, на постоянной основе или периодические. Клининговая фирма — это многофункциональное предприятие с квалифицированным персоналом, профессиональной техникой и современной «химией» для уборки помещений любой степени сложности.

Клининговая служба — это специалисты, которые одинаково профессионально уберут производственный цех и помещение фешенебельного ресторана.

Что такое клининг с точки зрения выгоды? Это получение услуг по наведению чистоты на поверхностях любой локации, любой сложности, в любое удобное время за весьма умеренную плату. Ни одна штатная уборщица не обеспечит того состояния помещения, которое является рабочей нормой для специалистов клининговой компании.

Что такое «клининг»? — «Клининг-Сервис»

Клинингом принято называть специализированную, основанную на новых технологиях, уборку зданий. Главной целью клининга считается постоянное поддержание чистоты и уюта в квартире или загородном доме, забота о человеческом здоровье. В настоящее время услуга востребована, как среди обычного населения, так и у организаций.

Чем занимается клининговая компания

В связи с тем, что уборка отнимает у человека много времени и сил, это ответственное дело берут на себя профессионалы. Компании, предоставляющие услуги по клинингу помещений, чистят и моют окна, приводят в порядок мебель и различные покрытия, выносят мусор, оставшийся после проведения ремонта. Мастерам можно доверить все работы, связанные с созданием чистоты.

Профессиональная уборка выполняется на высшем уровне, с использованием самых передовых технологий, разработанных для сферы клининга. Работники могут убрать помещение в заранее договоренное время, а могут контролировать чистоту на протяжении всего дня.

Провести химчистку паласов, постирать шторы, помыть все типы мебели, жалюзи можно, заказав на дом соответствующие клининговые услуги. При уходе за керамической плиткой или сантехникой клининговая компания тоже незаменима.

Сотрудники компании выезжают для уборки в квартиры и дома, в места общественного пользования. Там они моют витрины и зеркала, натирают стены и пол. Кроме того, можно изначально выстроить график работы по уборке помещения, которого будут придерживаться профессионалы.

Преимущества клининга

1. Оказание трудоемких и долговременных работ за приемлемую плату.
2. Высокий показатель качества выполненных работ.
3. Весь персонал подобран и обучен так, что после общения с ним у заказчика остаются только положительные эмоции и впечатления. К тому же, не стоит волноваться по поводу того, что из офиса или квартиры могут пропасть ценные вещи.
4. Сотрудники клининговой компании приезжают по вызову только в то время, которое заранее обговорено и указано в договоре с клиентами.
5. При проведении уборочных работ, применяются исключительно сертифицированные вещества и оборудование.

Все работники, оказывающие клининговые услуги, отлично подготовлены и профессионально выполняют поставленные перед ними задачи. Это доказывают отзывы людей, воспользовавшихся услугами компаний. Если клиент хоть однажды обратился за помощью, то уже не сможет обойтись без нее в дальнейшем.

Клининговая компания дает гарантию того, что квартира или офис останутся в полном порядке после выполнения работ. Профессионалы знают свое дело, а сами компании стремятся придерживаться качества, оперативности и надежности.

Что такое клининг и где он требуется?

Несомненно, вы встречали рекламу, в которой предлагалось воспользоваться услугами клининга. Как правило, на такой рекламе изображают жизнерадостных молодых людей с пылесосами и швабрами, сияющие окна и интерьеры.

Что же такое клининг и кто может воспользоваться этой услугой?

Что означает слово «клининг»?
Что такое услуги клининга?
Что такое профессиональный клининг?
Кто такой администратор клининга?
С чего начать свой бизнес в сфере клининга?

Что означает слово «клининг»?

Как нетрудно догадаться, слово «клининг» заимствовано из английского языка и произошло от «clean» – убирать, наводить чистоту. Соответственно, клининг – это услуги профессиональной уборки.

Каждый человек организовывает наведение чистоты в своем доме или рабочем помещении в соответствии со своими вкусами и представлениями.

Большинство из нас засучивают рукава, вооружаются шваброй, тряпкой, берут в руки пылесос и наводят порядок.

Но есть люди, которым это делать затруднительно или банально нет времени – к примеру, пожилые люди или те, у кого рабочий день не нормирован и продолжается гораздо дольше положенных 8 часов.

Для таких людей намного проще заплатить за уборку, чем заниматься ею собственноручно. А ведь есть еще офисные здания, громадные торговые центры, обширные производственные цеха – кто убирается в этих помещениях? Разумеется, это профессиональные уборщики.

Что такое услуги клининга?

Услуги клининга – это услуги по уборке помещений. Если человек в них нуждается, он может пригласить приходящую домработницу, которая периодически будет наводить порядок в его квартире или офисе.

Такая уборка ничем не отличается от той, которую постоянно делает каждый из нас – при этом используются моющие средства из ближайшего магазина и самая обычная бытовая техника, какая найдется в каждом доме. Но профессиональный клининг предлагает нечто гораздо большее – уборку на научной основе.

Что такое профессиональный клининг?

Профессиональная клининговая компания использует для наведения порядка совершенно другие средства, гораздо более мощные и эффективные. К примеру, профессиональный моющий пылесос на самом деле выполняет не только функции обычного пылесоса – с его помощью проводят химчистку ковров и мебели.

Для уборки используются специальные моющие и чистящие средства, которые удаляют любые загрязнения куда более эффективно, чем обычная бытовая химия.

Организация уборки использует научный подход: порядок действий закреплен регламентом, каждый член клининговой бригады знает свои обязанности и участок работы. В результате уборка выполняется очень быстро, все поверхности сияют чистотой, а в воздухе витает непередаваемый аромат свежести.

Мощная техника позволяет добиваться нужного результата с минимумом физических усилий и максимумом эффективности.

Особенно важен профессиональный клининг для уборки больших помещений: торговых центров, развлекательных комплексов, промышленных или офисных зданий. Здесь персонал клининговой службы ожидают не только большие объемы работ, но и специфические загрязнения, большая высота потолков, огромные окна и другие сложности.

Без профессиональных навыков и специального оборудования справиться с уборкой таких помещений на должном уровне практически невозможно.

Кто такой администратор клининга?

Администратор клининга – это важная должность в клининговой компании. Это человек, который знает об уборке все. Администратор управляет бригадами клинеров, распределяет их на объекты, организует график работы, обеспечивает техникой и моющими средствами, следит за тем, чтобы уборка проводилась с надлежащим качеством.

Но самое главное – он рассчитывает объем уборки и выставляет клиенту счет за услуги. На администраторе лежит обязанность прямого общения с клиентами, прием заказов и сдача работы.

Это должность, требующая прекрасных коммуникативных качеств, требовательности, пунктуальности, умения сразу видеть недостатки выполненной работы и заставлять персонал добиваться безукоризненной чистоты.

С чего начать свой бизнес в сфере клининга?

Клининговые компании на сегодняшний день чрезвычайно востребованы как для уборки промышленных и торговых объектов, так и для оказания клининговых услуг частным лицам – уборки квартир, загородных домов и т.д.

Это перспективное направление для организации собственного бизнеса, не требующее больших первоначальных вложений. Для начала вам потребуется не так уж много – одна или две бригады клинеров, снабженных моющей техникой и профессиональной химией.

Важно сразу определиться с основным направление работы: частные дома и квартиры, офисный или промышленный клининг. Каждое из них имеет свою специфику, что учитывается при выборе оборудования и обучении персонала. В среднем первоначальные вложения в сфере клининга окупаются за девять месяцев.

Для того, чтобы не совершать грубых ошибок, желательно вначале некоторое время поработать рядовым клинером в успешной компании, изнутри ознакомиться с особенностями этой профессии, понять, как должна быть организована работа для достижения оптимального результата.

как правильно; как пишется клиринговая компания по уборке или клининговая компания услуги

Многие сегодня путают такие понятия, как клининг или клиринг и не подозревают о том, что эти слова имеют абсолютно разные значения. Это обусловлено схожестью звучания слов в русском языке. Другие, просто задаются вопросом: клининговая или клиринговая компания – как правильно необходимо писать или говорить? Давайте, внесём ясность в эту путаницу.

Финансовый клиринг: общие сведения

Термин клиринг (англ., clearing) переводится, как «очистка» и относится к финансово-расчётной сфере. Клиринговые фирмы являются, своего рода, посредниками в финансовых транзакциях между компаниями или государствами, которые взаимодействуют между собой методом взаимного зачёта и ориентируются на платёжный баланс. Клиринговая организация выступает одновременно покупателем и продавцом. Цель подобных действий заключается в обеспечении заказов между задействованными субъектами торгово-хозяйственной деятельности.

Клининговые компании: качество и удобство

Что касается термина клининг (англ.,cleaning), то это в переводе звучит как «убирать» или «чистить». В данном случае, речь идёт о профессиональном подходе к уборке. Её выполняют специализированные клининговые компании. Эта услуга пришла к нам с Запада, но уже стабильно демонстрирует устойчивый спрос на отечественном рынке. Она востребована, как частными, так и корпоративными клиентами. Ведь, чистота важна не только для личного жилья, но и для офисных помещений, торговых центров или отдельных участков. Таким образом, вопрос: клининговая или клиринговая компания – как правильно – звучит не совсем корректно. Оба эти словосочетания верны. Всё зависит от того, что конкретно вас интересует? Когда вам требуются клиринговые услуги или клиринговая компания по уборке, то, правильнее будет сказать, что вам нужна именно клининговая компания.

Если вы желаете обеспечить чистоту жилых или рабочих помещений, то московская клининговая компания «Мойдодыр» с радостью придёт вам на помощь! Звоните по телефону 8 (495) 374‑72‑77 или пишите на e-mail [email protected]. Компания имеет всё необходимое оборудование и профессиональный штат сотрудников. Высокое качество всех видов уборки подкреплено разумными ценами и приятными скидками для наших уважаемых клиентов!

Уборка – это еще не клининг

Не каждая компания, которая может проводить уборку квартир за деньги на заказ, может считаться клининговой. Есть пять отличий, которые из простой группы уборщиков, работающих по вызову, делают действительно клининговую компанию, выполняющую профессиональную клининг уборку.

К первому пункту можно отнести владение информацией о прогрессе в технологиях того или иного процесса обработки различных поверхностей. Сегодня существует масса дорогих отделочных материалов, которые встречаются в офисах и квартирах. К таким можно отнести натуральную кожу, гобелен, замшу и жаккард. Неопытный специалист не сможет качественно и без вреда провести чистку. Также существует много видов загрязнений. Поэтому научное понимание процесса в области правильного применения чистящих средств и технологий является обязательной для клининговой компании.

Второй отличительной чертой является эффективный менеджмент. Клининговая компания должна обеспечить  систему управления и контроля, которая будет работать стабильно и без отклонений. Простыми словами — менеджер коммерческого отдела компании перед уборкой и чисткой готовит документы, проводит предварительную оценку и дает рекомендации по программе чистки. Задача менеджера технического отдела — проведения контроля, благодаря которому уборка помещения будет проводиться строго в соответствии с техническим заданием. Менеджер из отдела кадров занимается организацией обучения персонала и повышения их квалификации.

Клининговая компания работает только с проверенными производителями. Поэтому, в-третьих, исключительно профессиональные моющие средства и химию передовых производителей мира, приобретение в розничной продаже которых невозможно. В-четвертых, использование только специализированной техники.

И последний, пятый, момент заключается в том, что квалифицированная клининговая компания проводит постоянное обучение кадров и аудит полученных знаний. Грамотный профессионал, который вежлив и незаметен в технологическом процессе, является лицом компании и повышает ее престиж. Поэтому ФЕДОРА соблюдает все эти пункты, постоянно развивается и стремится к получению большому количеству довольных клиентов. Клининг в Екатеринбурге за короткое время и небольшие деньги — это к нам.

Услуги уборки офисов — Клининг офисных помещений

Комплексная уборка офисов

У нас вы получаете полный комплекс клининговых услуг по уборке. Мы готовы предложить разные типы сотрудничества: ежедневный клининг, разовый выезд, генеральная уборка, мойка после ремонта.

• Ежедневная вечерняя уборка – это отличный способ поддерживать помещение в полной чистоте. Еще до прихода на работу наши сотрудники приводят в порядок все офисные места, кабинеты, создавая чистую, свежую, уютную атмосферу. В таком офисе будет и дышаться легче, и работать эффективнее.
• Генеральная и послестроительная уборка включает в себя более сложные типы чистки и мойки, которые включают в себя в том числе мытье окон, мебели, удаление сложно выводимых пятен и так далее.

Заказывая регулярные клининговые услуги в нашей компании, вы получаете:

• Сбор мусора из мусорных корзин, вынос, замена пакетов.
• Мойка офисных полов любого типа: керамических, мраморных, паркетных, линолеумных и других.
• Чистка ковровых покрытий с помощью профессионального пылесоса.
• Уборка оргтехники.
• Полировка зеркал, стекол.
• Клининг санузла с дезинфекцией сантехники.
• Замена бумаги, мыла, салфеток в пустых диспенсерах.
• Удаление устойчивых загрязнений с любых поверхностей.
• Мойка мебели, в том числе ножек, спинок кресел.

Вы можете дешево заказать дополнительные услуги, такие как химчистка мебели, уборка офиса после ремонта и другие. Уточнить их стоимость вы можете по телефону. Мы принимаем срочные заказы «день-в-день» в утреннее или вечернее время.

Преимущества

Крупные фирмы, корпорации, которые занимают один или более этажей в офисном здании, либо имеют отдельно стоящее строение, зачастую предпочитают нанимать персонал, который будет поддерживать чистоту в вечернее время. Однако качество такой уборки не всегда может соответствовать желаемому результату. Кроме того, следить за выполнением обязанностей уборщиков и принимать работу, также должен обученный сотрудник. Данные вакансии оплачиваются довольно дорого.

В компании «Чистота24» СПб работу уборщиц принимает профессионал. Наши сотрудники прошли обучение и знают все тонкости клининговой работы. Кроме того, в нашем распоряжении специализированное оборудование и качественная бытовая химия, которая позволяет добиться лучшего результата, а также является абсолютно безопасной для людей. Мы гарантируем полную сохранность вещей ваших сотрудников, оргтехники и мебели в помещении. Цены на услуги вы можете узнать на странице с прайсом.

Профессиональный клининг: особенности, составляющие и преимущества услуги

Уборка в домах и квартирах – обязательное условие сохранения безопасной среды обитания. Но для ее выполнения у многих современных владельцев не остается ни времени, ни сил. В таком случае на помощь приходит профессиональный клининг.

Что представляет собой профессиональный клининг

Чтобы узнать, что такое клининг, стоит заказать бытовые услуги в профессиональной компании. На собственном опыте гораздо проще оценить преимущества сервиса, узнать, какие процедуры входят в перечень. По сути, это уборка помещений, отличающаяся:

• применением профессиональных высококонцентрированных химических моющих и чистящих средств;
• привлечением команды специалистов, прошедших особую подготовку;
• использованием мощной техники с многочисленными функциями и возможностями.

Не трудно ответить на вопрос, что такое клининг, имея опыт обращения к профессионалам. Их услуги особенно актуальны после ремонта, пожара или затопления, когда устранить последствия невозможно традиционными методами.

Сервис предоставляется на разных условиях и для поддержания нормального состояния жилья. С компанией можно заключить договор на разовые или регулярные работы. Возможен вариант срочного клининга, например, после проведения вечеринки или перед незапланированным приездом гостей. Но в таком случае его стоимость будет выше.

Ответят на вопрос, что такое клининг простыми словами* опытные работники бытового сервиса – это качественная, полноценная уборка, избавляющая владельца от необходимости выполнять трудоемкие, неинтересные процедуры по дому.

Какие услуги входят в клининг

Профессиональный клининг может включать в себя любые уборочные мероприятия. Их перечень зависит от требований и пожеланий заказчика. Традиционно специалисты выполняют очистку всех поверхностей от мусора и пыли – напольных покрытий, мебели, подоконников, плинтусов. В спектр их услуг входит также выведение пятен, неприятных запахов, грибков и плесени, насекомых. Они отвечают за мытье окон, зеркал, фасадов, химчистку штор, покрывал, подушек и других предметов домашнего интерьера.

Нетрудно догадаться, что входит в клининг и стирка, глажка и складирование вещей, одежды, наведение порядков в шкафах. Заказать можно у экспертов чистку бытовой техники, сантехники, кафеля, паркета, ламината, линолеума. Уборка возможна в любом помещении – детской, спальне, гостиной, на кухне, в ванной и даже в туалете, на балконе, в гараже, во дворе. В последнем случае предусматривается борьба с сорняками, устранение листьев.

По окончанию уборочных мероприятий представители клининговой службы осуществляют вывоз и утилизацию мусора, в том числе строительного, бытового, старой мебели и техники.

Обычно стоимость услуг рассчитывается индивидуально. Но есть в ассортименте компаний и готовые программы со стандартным набором операций. Их тарифы фиксированы и зависят от площади проведения уборки.

Оперативно можно заказать услуги клининга тут https://masterabyta.ru/uslugi-klininga/ с выездом на объект в течение получаса. В компании работает порядка двух сотен проверенных специалистов, готовых взять на себя самую сложную и трудоемкую работу. Здесь возможно подобрать любой сервис – от мытья посуды и выноса мусора до дезинсекции, дератизации и химчистки. В максимально короткое время команда экспертов преобразит дом без проведения ремонт и больших трат. Ведь зачастую именно грязь, налет, жирные пятна и потеки, залежи вещей и пыль портят интерьер, создают ощущение неопрятности, негативно отражаются на микроклимате.

Значение очистки

Согласно словарю Merriam-Webster Collegiate Dictionary, слово «чистый» определяется следующим образом: «Свободный от грязи или загрязнения… свободный от загрязнения или болезни; акт очистки грязи, особенно с поверхности чего-либо».

Назад к реальности
Те, кто читает и принимает предыдущее предложение за истину, скорее всего, имеют мало реального опыта работы в полевых условиях. Например, даже если номер в гостиничном учреждении может быть свободен от заражения и болезней, считает ли клиент весь гостиничный номер безопасным, если он или она находит прядь волос в душе? В другом примере зловонный туалет может быть визуально чистым и свободным от мусора; однако пользователь может рассматривать комнату как грязную и небезопасную из-за ее запаха.

Конечно, опытные профессиональные уборщики знают, что смысл уборки выходит далеко за рамки очистки помещения от грязи и загрязнений с поверхности «чего-то». Но еще до XII века, когда в печати впервые появилось слово «уборка», уборщики выполняли задачу (уборку), для которой они не могут дать четкого определения. И если профессиональные уборщики с трудом определяют важность своих обязанностей, как мы можем ожидать, что клиенты и владельцы помещений будут подчеркивать важность уборки?

Эксперты определяют уборку
Этот центральный вопрос — определение принятых в отрасли определений чистоты и уборки — был рассмотрен на симпозиуме Исследовательского института индустрии чистоты (CIRI), который недавно прошел в Лас-Вегасе. «Нет, нет единого определения слова «очистка», которое было бы принято всеми, и это действительно мешало нашей отрасли», — отмечает Том Моррисон, вице-президент по маркетингу Kaivac Inc., производителя, сыгравшего значительную роль в Симпозиум ЦИРИ.

Промышленный эксперт д-р Майкл Берри на мероприятии CIRI предложил следующее определение: Очистка — это удаление видимой и невидимой грязи с помощью механических и ручных процессов. Ранее в своей книге «Защита искусственной среды » Берри писал: «Защита здоровья была, есть и всегда будет основным преимуществом уборки.

«Используя оба этих описания очистки, мы можем определить уборку как любую систему, процесс или процедуру, которая удаляет видимую и невидимую грязь, а также помогает защитить здоровье человека», — говорит Моррисон.

Как насчет чистоты?
«Мы определяем чистоту как отсутствие каких-либо инородных тел, грязи или остатков на поверхности», — говорит Тейлор Стюарт, президент и главный операционный директор EnvirOx LLC. «Но это определение не так просто, как кажется. То, что чистящее средство наносится на поверхность и поверхность протирается, не обязательно означает, что она чистая.Тейлор добавляет, что неподходящий продукт, нанесенный неподготовленным профессионалом, может оставить следы, которые могут собрать больше грязи и свести на нет цель очистки.

Как и в случае со словом «уборка», в отрасли JanSan не существует общепринятого определения слова «уборка». «Многие скажут, что если он выглядит чистым и пахнет чистым, значит, он чистый», — говорит Моррисон. «Этого может быть достаточно, если целью является очистка для внешнего вида, но если целью является очистка для здоровья, то «очистка» также должна учитывать отсутствие или удаление нежелательных невидимых веществ.«Кроме того, непостоянный опыт, который получат обитатели объекта, сильно повлияет на их восприятие качества вашей работы по уборке.

«Большинство людей с научной точки зрения определили бы чистоту как удаление нежелательных веществ, но то, что считается нежелательным, субъективно», — говорит Майкл Купнески, руководитель отдела разработки технологий глобального ухода за поверхностями P&G Professional. «Для некоторых видимые почвы могут быть единственной проблемой, в то время как для других основное внимание уделяется удалению невидимых бактерий.”

Оценка ваших услуг
При определении того, был ли процесс уборки эффективным для достижения желаемых результатов, отмечает Моррисон, измерения очень важны. Последние технологии продуктов, такие как системы обнаружения мочи и мониторы АТФ, помогли интернет-провайдерам и BSC добиться качественных результатов.

«Технология измерения, которая быстро находит признание в отрасли, — это монитор АТФ, — говорит Моррисон.
АТФ, что означает аденозинтрифосфат, представляет собой универсальную энергетическую молекулу, обнаруженную во всех клетках животных, растений, бактерий, дрожжей и плесени.Эти измерители быстро измеряют количество АТФ практически на любой поверхности, включая полы, ручки, туалеты, диспенсеры и рабочие столы.

«Таким образом, примерно за минуту эти мониторы способны обнаруживать и количественно определять количество биологических веществ, находящихся на поверхности», — объясняет Моррисон. «Это делает их идеальными для количественной оценки эффективности программы очистки. Благодаря измерению АТФ на самом деле можно установить измеримый стандарт гигиены, который определяет, когда поверхность действительно чистая для различных зон здания.

Экологичность против чистоты
Идея «зеленой уборки» с использованием только экологически безопасных продуктов преобладает в отрасли уже более 30 лет. Первоначально движение набрало обороты в 1970-х годах; однако в 1990-х произошли важные события, которые сделали это движение модным. В частности, в 1992 году президент Билл Клинтон издал Исполнительный указ 13101, предписывающий управляющим более чем 100 000 зданий по всему миру, находящихся в федеральной собственности или под управлением государства, начать использовать экологичные чистящие средства.Приказ также был первым, в котором было установлено определение «зеленой уборки»: использование продуктов и услуг, которые снижают воздействие на здоровье и окружающую среду по сравнению с аналогичными продуктами и услугами, используемыми для той же цели.

Ранние критики движения считали эти альтернативные продукты неэффективными и дорогими. Однако сегодня на зеленом рынке представлены продукты, которые столь же эффективны, как и традиционные продукты, если не более эффективны. Доказательством является сертификация. Теперь концепция «зеленый vs.чистоты больше не существует, по мнению экспертов, потому что они переплелись.

«Это не зеленая уборка, это зеленая уборка», — говорит Купнески. «Первой причиной, по которой люди убираются, является удаление почвы и предотвращение распространения болезней. Если вы не убираете, значит, вы не экологичны, независимо от экологических заявлений продукта. Чтобы быть зеленым, вы должны убираться; к счастью, конечным пользователям не нужно выбирать одно из другого».

Области, требующие улучшения
Помимо перехода на экологически чистые продукты, профессиональные уборщики могут предпринять некоторые шаги в своей обычной уборке.Например, плоские швабры из микрофибры, используемые с ведром с двумя отделениями, могут снизить нагрузку на рабочих и очищать полы более эффективно, чем традиционные швабры и ведра, которые просто распределяют грязь и загрязнения. Кроме того, используйте оборудование для ухода за полом, такое как полировальные машины, которые обладают усовершенствованными возможностями вакуума, которые улавливают мелкую пыль и выделяют минимальное количество загрязнений. Когда использовать дезинфицирующее средство против дезинфицирующего средства, это еще одна распространенная область, нуждающаяся в улучшенном обучении.

Дезинфицирующие и дезинфицирующие средства
«Я думаю, что люди обмениваются терминологией дезинфицирующего и дезинфицирующего средства, потому что между ними много общего», — говорит Стюарт.«Дезинфицирующее или дезинфицирующее средство, зарегистрированное EPA, должно доказать свою способность убивать определенный процент бактерий, вирусов или грибков, как это определено EPA. Тесты для дезинфицирующего средства немного отличаются от дезинфицирующих средств: в обоих случаях тестируются одни и те же бактерии, но по-разному.

В соответствии с требованиями Агентства по охране окружающей среды дезинфицирующее средство должно убивать не менее 99,99 % (100-процентной степени уничтожения не существует) определенных бактерий. Дезинфицирующие средства должны убивать 99,9% трех указанных бактерий в течение определенного периода времени.Некоторые дезинфицирующие средства убивают больше трех бактерий, требуемых EPA, и могут иметь более высокий процент уничтожения, продолжает Стюарт. Требование эффективности дезинфицирующего средства по своей природе более трудновыполнимо, что делает процент уничтожения статистически более высоким.

«Важно внимательно прочитать этикетку, чтобы определить полную силу продукта и знать, какие именно бактерии, вирусы и грибки, для уничтожения которых зарегистрирован продукт, — говорит Стюарт. «Не думайте, что дезинфицирующее или дезинфицирующее средство убьет вирусы.

Соответствие продукта заданию — это практика, которую следует применять во время закупок, обучения и на лету. Эффективные продукты, эффективные методы и эффективные измерения — вот что предлагают сегодняшние профессиональные уборщики.

Веками уборщики жили под девизом «всем не угодишь» и были виновны до тех пор, пока их невиновность не была доказана, но это уже не так. Сегодняшние специалисты по уборке напрямую влияют на то, является ли объект здоровым, а не только традиционно «чистым».”

 

Обратный словарь

Как вы, наверное, заметили, слова для термина перечислены выше. Надеюсь, сгенерированный список слов для «термина» выше удовлетворит ваши потребности. Если нет, вы можете проверить «Связанные слова» — еще один мой проект, в котором используется другая техника (несмотря на то, что она лучше всего работает с отдельными словами, а не с фразами).

Об обратном словаре

Обратный словарь работает очень просто.Он просто просматривает тонны словарных определений и выбирает те, которые наиболее точно соответствуют вашему поисковому запросу. Например, если вы наберете что-то вроде «тоска по прошлому», то движок вернет «ностальгия». На данный момент движок проиндексировал несколько миллионов определений, и на данном этапе он начинает давать неизменно хорошие результаты (хотя иногда он может возвращать странные результаты). Он во многом похож на тезаурус, за исключением того, что позволяет выполнять поиск по определению, а не по одному слову.Так что в некотором смысле этот инструмент является «поисковиком слов» или конвертером предложений в слова.

Я сделал этот инструмент после работы над «Связанными словами», который очень похож на инструмент, за исключением того, что он использует кучу алгоритмов и несколько баз данных для поиска слов, похожих на поисковый запрос. Этот проект ближе к тезаурусу в том смысле, что он возвращает синонимы для запроса слова (или короткой фразы), но он также возвращает много широко связанных слов, не включенных в тезаурус. Таким образом, этот проект, Reverse Dictionary, должен идти рука об руку с Related Words, чтобы действовать как набор инструментов для поиска слов и мозгового штурма.Для тех, кто заинтересован, я также разработал «Описывающие слова», которые помогут вам найти прилагательные и интересные описания для вещей (например, волн, закатов, деревьев и т. д.).

Если вы не заметили, вы можете щелкнуть по словам в результатах поиска, и вам будет представлено определение этого слова (если оно доступно). Определения взяты из известной базы данных WordNet с открытым исходным кодом, поэтому огромное спасибо многим участникам за создание такого замечательного бесплатного ресурса.

Особая благодарность авторам открытого исходного кода, использованного в этом проекте: Elastic Search, @HubSpot, WordNet и @mongodb.

Обратите внимание, что Reverse Dictionary использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с политикой конфиденциальности.

Определение для изучающих английский язык из Словаря для учащихся Merriam-Webster

¹ чистый /ˈклинːн/ имя прилагательное

очиститель; самый чистый

очиститель; самый чистый

Ученическое определение ЧИСТОТЫ

1  : без грязи, следов и т. : не грязный

• a чистый пол

• Эта таблица не является чистой .Есть липкое место, где что-то пролилось.

• Он содержит очень чистый дом.

• Дворник хорошо поддерживает чистоту в офисе .

• чистое белье/носки/полотенца/простыни

• Я вытер лицо ребенка начисто .

3  и : без загрязнения или других опасных веществ б : не вызывая загрязнения 4  б документа : не имея ошибок 7  : с прямыми и гладкими краями 8  : полностью и быстро сделано

• Грабители банков совершили чистый побег.

• Уйдя из дома, он полностью порвал с прошлым. [=он полностью отделился от всего, что было частью его жизни]

9  виды спорта : сделано умело и впечатляюще, без ошибок и неловкости 10  : не показывая доказательств каких-либо нарушенных правил или законов — см. также чистый лист (ниже) 11  и : не связано с чем-либо незаконным или морально неправильным или связано с ним

• a чистый кандидат

• Они верят в трудолюбие и чистую жизнь.

• Вечеринка была хорошей, чистой веселой.

б : не относящийся к чему-либо сексуальному или оскорбительному 12  не употребляется перед существительным : больше не употребляю наркотики : не зависим от наркотиков 13  не употребляется перед существительным, неофициальный : не иметь при себе оружия, наркотиков и т. п.

чистый лист

также британский чистый лист

1  : послужной список человека (например, из школы или с работы), в котором нет никаких признаков каких-либо проблем, нарушений правил и т. д.: чистая запись 2  чистый лист британский : игра, в которой команда соперника не может забить

чистая уборка

1  : победа, при которой одна сторона или команда выигрывает каждую игру, соревнование и т. д. 2  : полное изменение чего-либо

признайся

неофициальный

: рассказать правду о том, что произошло : перестать скрывать правду

дать (кому-то или чему-то) справку о здоровье

— см. ¹ купюра

Держи нос в чистоте

— см. ¹ нос

сделать чистую грудь

— см. ¹ грудь

стереть все дочиста

— см. ¹ протирка

— чистота

/ˈkliːnnəs/ имя существительное [не в счет]

² чистый /ˈклинːн/ глагол

очищает; очищенный; уборка

очищает; очищенный; уборка

Ученическое определение ЧИСТОТЫ

1  и : сделать (что-то) чистым : для удаления грязи, следов и т. , от (чего-то)

[+ объект]

• Ковер нуждается в чистке .

• чистить ногти

• чистить [= чистить ] зубы

• очистить [= помыть ] окна

[нет объекта]

— см. также очистку 1a (ниже) б [нет объекта] : стать чистым 2  [+ объект] : сделать (что-то, например, комнату) опрятным и упорядоченным — см. также очистку 1 (ниже), очистку 1b (ниже) 3  [+ объект] : удалять органы изнутри (животного) перед приготовлением

очистить

[фразовый глагол]

1  очистить (что-то) или вычистить (что-то) : убрать ненужные вещи из (комнаты, шкафа и т. ) 2  очистить (кого-то или что-то) или очистить (кого-то или что-то) неофициальный : украсть или забрать все у (кого-то или чего-то) 3  очистить (кого-либо) или очистить (кого-либо) неофициальный : израсходовать все или большую часть чьих-либо денег

очистить

[фразовый глагол]

1 

очистить (что-то) или убирать (что-то)

и : удалить (грязь, пролитые вещества и т. ) б или очистить : сделать (комнату или пространство) чистым и упорядоченным

◊ Убирать за кем-то означает убирать место после того, как кто-то сделал его грязным или беспорядочным.

с : удалять загрязнения с (чего-либо) — см. также очистку 2  очистить или очистить (себя) : сделать себя чистым : вымыть лицо и руки

• Я уверен, что вы захотите убрать после целого дня путешествия.

• Мне нужно всего несколько минут, чтобы привести себя в порядок перед ужином.

• Дети внутри убирают .

3 

очистить (что-то) или убирать (что-то)

и : удалить все, что является незаконным или аморальным из (чего-либо) б : сделать (что-то) более ясным или более приемлемым 4  очистить (что-то) или убирать (что-то) неофициальный : съесть все (что-то) 5  неофициальный : заработать большую сумму денег 6  очистить свой поступок неофициальный : вести себя более приемлемым образом

убери свою тарелку

: съесть всю еду на своей тарелке

³ чистый /ˈклинːн/ наречие

³ чистый

/ˈклинːн/

наречие

Ученическое определение ЧИСТОТЫ

неофициальный

: весь путь : полностью или целиком

• Каким-то образом в верхней части машины появился чистый выключенный.

• Гвоздь прошел насквозь сквозь стену.

• Рыба выпрыгивала чисто из воды.

⁴ чистый /ˈклинːн/ имя существительное

Ученическое определение ЧИСТОТЫ

[единственное число] неофициальный

: акт удаления грязи с чего-либо

мытье или уборка себя или кого-то другого — синонимы и родственные слова

Родственные слова

---

омовение

сущ.

юмористический процесс мытья себя, чистки зубов и т.д.

ванна

существительное

процесс мытья себя или кого-то еще в ванне

ванна

существительное

вода в ванне

ванна

глагол

британский мыть себя или кого-то еще в ванне. Обычное американское слово — «купаться».

купаться

глагол

мыть кого-то в ванне

купаться

глагол

мыться, особенно в ванне

Б.O.

существительное

запах тела: неприятный запах, который исходит от пота (=естественная жидкость от кожи), особенно если кто-то недавно не мылся или много занимался спортом

убирать

фразовый глагол

мыть того,

delouse

глагол

удалять вшей (=мелких насекомых) с чьей-либо кожи, одежды или волос

душ

сущ. жидкости

освежить

фразовый глагол

вымыть руки и лицо и привести себя в порядок

ухаживать за собой

глагол

заботиться о своей внешности, сохраняя волосы, тело и одежду в чистоте и порядке

обтирание

существительное

растирание тканью, чтобы вытереть человека или животное

растирание

фразовый глагол

вытирание чьего-либо тела полотенцем

душ

существительное 900 02 деятельность по мытью, стоя под душем

душ

глагол

мыться под душем

замачивать

глагол

проводить длительное время в ванне

замачивать

существительное

длительный период времени, проведенный ванна

мыло

глагол

натирать кого-то или что-то мылом

губка

глагол

мыть кого-то или что-то губкой вы не пользуетесь ванной или душем

полотенце

глагол

вытираться полотенцем

мыть

глагол

мыть часть тела, обычно с мылом и водой

мыть

существительное

процесс мытья кого-либо или что-нибудь

помыть

фразовый глагол

американец помыть себя, особенно руки и лицо

Английская версия тезауруса мытье или уборка себя или кого-то другого

Положения и условия — Чистая и простая уборка

Последнее обновление: 22. 11.21.Настоящие Условия вступают в силу немедленно.

Clean and Simple Cleaning, Inc. обещает предоставлять качественные услуги по телефону:

— Предоставление профессиональных услуг по уборке, которые лицензированы, связаны и застрахованы.

— Предоставление обученного(ых) уборщика(ей) в указанную(ые) дату(ы) вместе со всеми необходимыми моющими средствами и оборудованием, включая пылесосы.

Для предоставления вам наилучшего обслуживания; Пожалуйста…

– Сделайте свой дом доступным.Лучший способ, как правило, предоставить компании Clean and Simple Cleaning, Inc. ключ, но это не является обязательным требованием. Если мы не сможем получить доступ к вашему дому, будет взиматься плата. (см. политику блокировки ниже)

— Отключить системы сигнализации. Если вы решите оставить сигнализацию включенной, мы не будем нести ответственность за ложные срабатывания или неправильное использование системы сигнализации. Без исключений.

— Подготовьте свой дом к уборке. Может взиматься почасовая оплата, если уборщикам требуется больше времени, если ваш дом не готов к уборке.

— Если нас просят пропылесосить/почистить внутри фарфоровых шкафов или комодов, запустить стирку, помыть посуду, почистить небольшое компьютерное оборудование, антиквариат или коллекции или использовать оборудование клиента (например, пылесос), клиент соглашается не задерживать Clean and Simple Cleaning, Inc. или любой из ее сотрудников несет ответственность за любое повреждение или поломку любого предмета или компонента.

— Мы приложим все усилия, чтобы не сломать предметы, но несчастные случаи случаются. У нас есть защита с ограниченной ответственностью для замены или ремонта.Идентичная замена будет предпринята, но не гарантируется. Именно по этой причине мы избегаем запросов на очистку незаменимых или сентиментальных ценных вещей. О повреждениях необходимо сообщить в течение 48 часов после начала обслуживания, а через 30 дней ответственность несет заказчик.

— Компания Clean and Simple Cleaning, Inc. не несет ответственности за ущерб, возникший в результате неправильной и/или неправильной установки, отсутствия технического обслуживания или общего износа каких-либо элементов.

– Заполните онлайн-оценку обслуживания клиентов на сайте www.cleanandsimplecleaning.com или во время обслуживания. Отзывы клиентов помогают нам предлагать высочайшее качество обслуживания для всех наших клиентов.

– НАСЛАЖДАЙТЕСЬ СЕРВИСОМ!

Правила переноса, отмены и блокировки:

— Мы требуем 24-часового уведомления о переносе или отмене. При отмене в течение 24 часов после запланированной уборки и всех блокировок взимается плата за отмену в размере 50% от типичной стоимости уборки клиента.

— Наши часы уборки с 8:30 до 18:00.Если по каким-либо причинам наш персонал будет отправлен или заблокирован в вашем доме между этими часами, будет взиматься плата за отмену в размере 100% от типичной стоимости уборки клиента. Мы приложим все усилия, чтобы работать в указанные сроки, но просим не отсылать нас в рабочее время. (Исключения могут быть сделаны, когда клиент или член семьи болен и должен оставаться дома, и в подобных чрезвычайных ситуациях или при отмене бронирования в первый раз.)

— Мы приложим все усилия, чтобы перенести изменения в расписании, инициированные компанией из-за праздников или экстремальных погодных условий, как можно ближе к регулярной запланированной дате уборки.

— Если в результате отмены или переноса уборки между уборками прошло более 3 недель, за следующую уборку будет взиматься первоначальная почасовая ставка уборки для местоположения клиента.

Другая информация от Clean and Simple Cleaning, Inc.:

— Чтобы удовлетворить потребности клиентов и удовлетворить их потребности, Clean and Simple Cleaning, Inc. оставляет за собой право пересмотреть тарифы в любое время.

— Если клиент запрашивает изменения в услугах, которые отличаются от первоначальной оценки, будет выставлен счет за дополнительную плату или может потребоваться новая оценка.

— Из-за открытой ответственности мы не можем заботиться о домашних животных, растениях или детях.

CLEAN AND SIMPLE CLEANING, INC. 24-ЧАСОВАЯ ГАРАНТИЯ УДОВЛЕТВОРЕНИЯ:

— Если вы недовольны частью своей уборки, сообщите нам об этом в течение 24 часов, и мы отправим бригаду обратно к вам домой, чтобы переделать эту область.

Способы оплаты и политика

ЧЕКИ, НАЛИЧНЫЕ, VISA/MASTERCARD и БАНКОВСКИЕ ПЕРЕВОДЫ являются приемлемыми формами оплаты.

— ко всем чекам NSF будет добавлена ​​плата за обслуживание в размере 35 долларов США.

– За отклоненные карты и неоплаченные остатки взимается плата за обслуживание в размере 25 долларов США или 15% годовых, в зависимости от того, что больше.

— Пожалуйста, отправьте все чеки, подлежащие оплате, в Clean and Simple Cleaning, Inc. Если чек не будет оставлен во время обслуживания, будет списана сумма с вашей кредитной карты. БЕЗ ИСКЛЮЧЕНИЙ

– Денежные средства необходимо сдать в запечатанных конвертах на имя офиса.

— Устное соглашение о начале обслуживания свидетельствует о принятии Соглашения об обслуживании и разрешении списания средств с кредитной карты.

— Для всех первичных и разовых уборок требуется предварительная авторизация на основе расчетного времени и текущей почасовой ставки. Средний холд на карте составляет 500-750 долларов. Некоторые уборки будут иметь большие объемы в зависимости от забронированного времени.

ФОТОГРАФИИ ДО И ПОСЛЕ РАБОТЫ
Для новых клиентов и разовых клиентов мы делаем фотографии нашей работы до и после. Эти изображения используются для обучения, подтверждения эффективности, а также для продвижения по службе. Если вы не хотите фотографировать рабочие места в вашем доме, пожалуйста, сообщите нам, когда вы планируете уборку.

Как очистить текст для машинного обучения с помощью Python

Последнее обновление: 7 августа 2019 г.

Вы не можете сразу перейти от необработанного текста к подгонке модели машинного обучения или глубокого обучения.

Сначала вы должны очистить свой текст, то есть разбить его на слова и обработать пунктуацию и регистр.

На самом деле существует целый набор методов подготовки текста, которые вам могут понадобиться, и выбор методов действительно зависит от вашей задачи обработки естественного языка.

В этом руководстве вы узнаете, как очистить и подготовить текст к моделированию с помощью машинного обучения.

После прохождения этого урока вы будете знать:

• Как начать разработку собственных очень простых инструментов для очистки текста.
• Как сделать шаг вперед и использовать более сложные методы в библиотеке NLTK.
• Как подготовить текст при использовании современных методов представления текста, таких как встраивание слов.

Начните свой проект с моей новой книги Deep Learning for Natural Language Processing, включающей пошаговых руководств и файлы с исходным кодом Python для всех примеров.

Начнем.

• Обновление за ноябрь 2017 г. : исправлена ​​опечатка кода в разделе «разделить на слова», спасибо Дэвиду Комфорту.

Как разработать многослойные модели персептрона для прогнозирования временных рядов
Фотография Бюро управления земельными ресурсами, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Этот туториал разделен на 6 частей; они:

1. Метаморфозы Франца Кафки
2. Очистка текста зависит от задачи
3. Токенизация вручную
4. Токенизация и очистка с помощью NLTK
5. Дополнительные рекомендации по очистке текста
6. Советы по очистке текста для встраивания Word

Нужна помощь с глубоким обучением для текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

Метаморфозы Франца Кафки

Начнем с выбора набора данных.

В этом уроке мы будем использовать текст из книги «Метаморфозы» Франца Кафки. Нет конкретной причины, кроме того, что он короткий, мне он нравится, и вам он тоже может понравиться. Я ожидаю, что это одна из тех классических книг, которые большинство учеников должны читать в школе.

Полный текст Метаморфозы доступен бесплатно в Project Gutenberg.

Вы можете скачать текстовую версию текста в формате ASCII здесь:

Загрузите файл и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « metamorphosis.txt ».

Файл содержит информацию верхнего и нижнего колонтитула, которая нас не интересует, в частности информацию об авторских правах и лицензии. Откройте файл, удалите информацию из верхнего и нижнего колонтитула и сохраните файл как « metamorphosis_clean.текст ».

Начало чистого файла должно выглядеть так:

Однажды утром, проснувшись от беспокойного сна, Грегор Замза обнаружил, что в своей постели он превратился в ужасного паразита.

Файл должен заканчиваться на:

И, как бы в подтверждение их новых мечтаний и добрых намерений, как только они добрались до места назначения, Грета первой встала и растянула свое юное тело.

Бедный Грегор…

Очистка текста зависит от задачи

После фактического получения ваших текстовых данных первым шагом в очистке текстовых данных является четкое представление о том, чего вы пытаетесь достичь, и в этом контексте просмотрите свой текст, чтобы увидеть, что именно может помочь.

Найдите минутку, чтобы посмотреть на текст. Что ты заметил?

Вот что я вижу:

• Это обычный текст, поэтому разметка для синтаксического анализа не требуется (ура!).
• В переводе оригинального немецкого используется британский английский (например, « в путешествии »).
• Строки искусственно заменяются новыми строками длиной около 70 символов (мех).
• Явных опечаток и орфографических ошибок нет.
• Есть знаки препинания, такие как запятые, апострофы, кавычки, вопросительные знаки и многое другое.
• В описаниях, написанных через дефис, например, «похожий на броню».
• Очень часто используется длинное тире («-») для продолжения предложений (может быть, заменить запятыми?).
• Есть имена (например, « Мистер Самса »)
• Нет номеров, требующих обработки (например, 1999)
• Есть маркеры разделов (например, «II» и «III»), и мы удалили первый «I».

Уверен, наметанный глаз видит гораздо больше.

В этом уроке мы рассмотрим основные этапы очистки текста.

Тем не менее, рассмотрим некоторые возможные цели, которые могут возникнуть у нас при работе с этим текстовым документом.

Например:

• Если мы заинтересованы в разработке кафкианской языковой модели, мы можем захотеть сохранить все регистры, кавычки и другие знаки препинания на месте.
• Если бы нас интересовала классификация документов как « Кафка » и « Не Кафка », возможно, мы хотели бы убрать регистр, пунктуацию и даже обрезать слова до их основы.

Используйте свою задачу как призму, с помощью которой можно выбрать, как подготовить текстовые данные.

Токенизация вручную

Очистка текста сложна, но текст, который мы выбрали для работы, уже довольно чистый.

Мы могли бы просто написать некоторый код Python, чтобы очистить его вручную, и это хорошее упражнение для тех простых проблем, с которыми вы сталкиваетесь. Такие инструменты, как регулярные выражения и разбиение строк, могут помочь вам в этом.

1. Загрузить данные

Давайте загрузим текстовые данные, чтобы мы могли с ними работать.

Текст мелкий и быстро загружается и легко помещается в память. Это не всегда так, и вам может понадобиться написать код для сопоставления памяти с файлом. Такие инструменты, как NLTK (рассмотренный в следующем разделе), значительно упростят работу с большими файлами.

Мы можем загрузить весь « metamorphosis_clean.txt » в память следующим образом:

# загрузить текст имя файла = ‘metamorphosis_clean. txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть()

# загрузить текст filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close()

При выполнении примера весь файл загружается в память и готов к работе.

2. Разделить пробелами

Чистый текст часто означает список слов или токенов, с которыми мы можем работать в наших моделях машинного обучения.

Это означает преобразование необработанного текста в список слов и его повторное сохранение.

Очень простой способ сделать это — разбить документ по пробелам, включая « «, новые строки, табуляции и многое другое. Мы можем сделать это в Python с помощью функции split() для загруженной строки.

# загрузить текст имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разделить на слова пробелом слова = текст. расколоть() печать (слова [: 100])

# загрузить текст filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова белым пробел слова = text.split() print(words[:100])

При выполнении примера документ разбивается на длинный список слов и печатаются первые 100 слов для просмотра.

Мы видим, что пунктуация сохранена (например, « не было » и « похоже на броню »), что приятно. Мы также можем видеть, что пунктуация в конце предложения сохраняется с последним словом (например, « думал »), что не очень хорошо.

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’ , ‘превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘подобный броне’, ‘спина’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’ , ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, разделы. ‘, », ‘постельное белье’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скольжение’, ‘от’, ‘любой’, ‘момент.’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘тот’, ‘остальное’, ‘из’, ‘его’, ‘помахал’, ‘около’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, «Что», «случилось», «с», «со мной?», «он», «думал», «это», «не было», «а», «мечта», «Его», «комната», «а», «собственный», «человеческий»]

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘ сам», «превратился», «в», «его», «постель», «в», «а», «ужасный», «паразит».’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘подобный броне’, ‘на спине’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘ голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный ‘, ‘по’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘секции.’, », ‘подстилка’, ‘был’, ‘едва ли’, ‘способен’, ‘к’, ‘покрыть’ , ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скольжение’, ‘отключение’, ‘любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘многие’, ‘ноги’ , ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘остальное’, ‘от’, ‘его’, ‘махал’, «о», «беспомощно», «как», «он», «посмотрел». ‘, »Что’, ‘случилось’, ‘с’, ‘со мной?’, ‘он’, ‘думал’, ‘это’, ‘не было’, ‘а’, ‘мечта. ‘, ‘Его’, ‘комната’, ‘а’, ‘собственный’, ‘человек’]

3. Выберите слова

Другим подходом может быть использование модели регулярных выражений (re) и разделение документа на слова путем выбора строк буквенно-цифровых символов (a–z, A–Z, 0–9 и «_»).

Например:

# загрузить текст имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разделить только на основе слов импортировать повторно слова = re.split(r’\W+’, текст) печать (слова [: 100])

# загрузить текст filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить только по словам import re words = re.split(r’\W+’, text) print(words[:100])

Опять же, запустив пример, мы видим, что получили наш список слов. На этот раз мы видим, что « броня-подобная » теперь состоит из двух слов « броня » и « похожа на » (хорошо), но сокращения типа « Что такое » также состоят из двух слов « Что » и « с » (не очень).

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Грегор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’, ‘ превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘ложе’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘броня’ , ‘как’, ‘назад’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘мало’, ‘он’, ‘мог’, ‘ видеть», «его», «коричневый», «живот», «слегка», «куполообразный», «и», «разделенный», «на», «арки», «на», «жесткий», «разделы» , », ‘подстилка’, ‘был’, ‘едва ли’, ‘способен’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готов’, ‘к’, ‘ скользить’, ‘выкл’, ‘любой’, ‘момент’, ‘его’, ‘много’, ‘ножки’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’ , ‘из’, ‘тот’, ‘остальные’, ‘из’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘смотрел’, ‘что’, ‘ с’, ‘случилось’, ‘к’, ‘мне’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘было’, ‘т’, ‘а’, ‘мечта’, ‘его’, ‘комната’ ]

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокоился’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’ , ‘превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘ броня’, ‘как’, ‘спина’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’ , ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘ разделы’, ‘то’, ‘подстилка’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’ , ‘скользить’, ‘отключить’, ‘любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘ размер’, ‘о’, ‘о’, ‘остальные’, ‘о’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘что’ , ‘с’, ‘случилось’, ‘к’, ‘я’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘было’, ‘т’, ‘а’, ‘мечта’, ‘его’, ‘ комната’]

3.

Разделить по пробелам и удалить знаки препинания

Примечание. Этот пример был написан для Python 3.

Нам могут понадобиться слова, но без знаков препинания, таких как запятые и кавычки. Мы также хотим, чтобы сокращения продолжались.

Одним из способов было бы разбить документ на слова по пробелам (как в « 2. Разделить по пробелам »), а затем использовать перевод строки, чтобы заменить все знаки препинания ничем (например, удалить их).

Python предоставляет константу с именем string._`{|}~

Python предлагает функцию translate(), которая преобразует один набор символов в другой.

Мы можем использовать функцию maketrans() для создания таблицы отображения. Мы можем создать пустую таблицу сопоставления, но третий аргумент этой функции позволяет нам перечислить все символы, которые необходимо удалить в процессе перевода. Например:

таблица = str.maketrans(», », строка.пунктуация)

стол = ул. maketrans(», », строка.пунктуация)

Мы можем собрать все это вместе, загрузить текстовый файл, разбить его на слова по пробелам, а затем перевести каждое слово, чтобы убрать знаки препинания.

# загрузить текст имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разделить на слова пробелом слова = текст.split() # убрать знаки препинания с каждого слова строка импорта стол = ул.maketrans(», », строка.пунктуация) stripped = [w.translate(table) для w словами] печать (разделенная [: 100])

# загрузить текст filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова белым space words = text.split() # убрать знаки препинания с каждого слова import string table = str.maketrans(», », string. punctuation) stripped = [w.translate(table) for w в словах] print(stripped[:100])

Мы видим, что в основном это дало желаемый эффект.

Сокращения типа « What’s » стали « What’s », а « бронированный » стал « бронированный ».

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Грегор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’, ‘ Превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘ложе’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘оружейный’ , ‘назад’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’, ‘видеть’, ‘ его ‘, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘на’, ‘жесткий’, ‘секции’, ‘The’ , ‘постельное белье’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘в состоянии’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скользить’, ‘ off’, ‘любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’ , ‘тот’, ‘отдых’, ‘из’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘что’, ‘случилось’, ‘ к’, ‘мне’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘не было’, ‘а’, ‘мечта’, ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘правильный’, ‘человек’ ]

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокоился’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’ , ‘превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘ подобный броне», «спина», «и», «если», «он», «поднял», «его», «голова», «а», «маленький», «он», «мог», «видеть» , ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘на’, ‘жесткий’, ‘разделы’, ‘ The’, ‘подстилка’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скользить’ , ‘от’, ‘любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘ из’, ‘то’, ‘остальные’, ‘из’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘что’, ‘случилось’ , ‘к’, ‘мне’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘не было’, ‘а’, ‘мечта’, ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘собственный’, ‘ человек]

Если вы что-нибудь знаете о регулярных выражениях, то вы знаете, что здесь все может стать сложным.

4. Нормализация случая

Обычно все слова приводятся к одному регистру.

Это означает, что словарный запас уменьшится в размере, но некоторые различия будут потеряны (например, « яблоко » компания против « яблоко фрукт» является часто используемым примером).

Мы можем преобразовать все слова в нижний регистр, вызвав функцию lower() для каждого слова.

Например:

имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разделить на слова пробелом слова = текст.split() # преобразовать в нижний регистр слова = [word.lower() для слова в словах] печать (слова [: 100])

filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова пробелами words = text.split() # преобразовать в нижний регистр words = [word. lower() для слова в словах] print(words[:100])

Запустив пример, мы видим, что все слова теперь в нижнем регистре.

[‘один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’ , «превратился», «в», «его», «постель», «в», «а», «ужасный», «паразит», «он», «лежал», «на», «его», ‘подобный броне’, ‘спина’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’ , ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, разделы.’, ‘то’, ‘постельное белье’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скользить’, ‘отключать’, ‘любой’, ‘момент’, ‘его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘тот’, ‘остальное’, ‘из’, ‘его’, ‘помахал’, ‘около’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, «что», «случилось», «с», «со мной?», «он», «думал», «это», «не было», «а», «мечта», ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘правильный’, ‘человек’]

[‘один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘ сам», «превратился», «в», «его», «постель», «в», «а», «ужасный», «паразит». ‘, ‘он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘подобный броне’, ‘на спине’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘ голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный ‘, ‘по’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘секции.’, », ‘подстилка’, ‘был’, ‘едва ли’, ‘способен’, ‘к’, ‘покрыть’ , ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готовый’, ‘к’, ‘скользить’, ‘от’, ‘любой’, ‘момент.’, ‘его’, ‘многие’, ‘ноги’ , ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘остальное’, ‘от’, ‘его’, ‘махал’, «о», «беспомощно», «как», «он», «посмотрел».’, »что’, ‘случилось’, ‘с’, ‘со мной?’, ‘он’, ‘думал.’, ‘это’, ‘не было’, ‘а’, ‘мечта. ‘, ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘правильный’, ‘человек’]

Примечание

Очистка текста очень сложна, зависит от проблемы и требует компромиссов.

Помните, простота лучше.

Более простые текстовые данные, более простые модели, меньший словарь. Вы всегда можете сделать что-то более сложным позже, чтобы увидеть, приведет ли это к улучшению навыков модели.

Далее мы рассмотрим некоторые инструменты в библиотеке NLTK, которые предлагают больше, чем простое разделение строк.

Токенизация и очистка с помощью NLTK

The Natural Language Toolkit, или сокращенно NLTK, представляет собой библиотеку Python, написанную для работы и моделирования текста.

Он предоставляет хорошие инструменты для загрузки и очистки текста, которые мы можем использовать, чтобы подготовить наши данные для работы с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения.

1. Установите NLTK

Вы можете установить NLTK с помощью вашего любимого менеджера пакетов, например, pip:

После установки вам нужно будет установить данные, используемые с библиотекой, включая большой набор документов, которые вы сможете использовать позже для тестирования других инструментов в NLTK.

Есть несколько способов сделать это, например, из скрипта:

импортировать нлтк nltk.download()

импорт nltk nltk. download()

Или из командной строки:

python -m nltk.downloader все

python -m nltk.downloader все

Для получения дополнительной помощи по установке и настройке NLTK см.:

2.Разделить на предложения

Хороший и полезный первый шаг — разбить текст на предложения.

Некоторые задачи моделирования предпочитают ввод в виде абзацев или предложений, таких как word2vec. Вы можете сначала разбить текст на предложения, разбить каждое предложение на слова, а затем сохранить каждое предложение в файл, по одному на строку.

NLTK предоставляет функцию sent_tokenize() для разделения текста на предложения.

В приведенном ниже примере загружается файл « metamorphosis_clean.txt » в память, разбивает его на предложения и печатает первое предложение.

# загрузить данные имя файла = ‘metamorphosis_clean. txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разбить на предложения из nltk импортировать send_tokenize предложения = send_tokenize (текст) печать (предложения [0])

# загрузить данные имя_файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на предложения from nltk import sent_tokenize предложения = sent_tokenize(text) печать(предложения[0])

Запустив пример, мы видим, что, хотя документ разбит на предложения, каждое предложение по-прежнему сохраняет новую строку из-за искусственного переноса строк в исходном документе.

Однажды утром, проснувшись от беспокойного сна, Грегор Замза обнаружил, что сам
превратился в своей постели в ужасного паразита.

3. Разделить на слова

NLTK предоставляет функцию под названием word_tokenize() для разбиения строк на токены (номинально слова).

Разбивает токены на основе пробелов и знаков препинания. Например, запятые и точки воспринимаются как отдельные токены. Сокращения разделяются (например, « What’s » становится « What » « s »). Котировки сохраняются и так далее.

Например:

# загрузить данные имя_файла = ‘metamorphosis_clean.текст’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разбить на слова из nltk.tokenize импортировать word_tokenize токены = word_tokenize (текст) печать (токены [: 100])

# загрузить данные filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова 4 4 2 из nltk.tokenize import word_tokenize токены = word_tokenize(text) print(tokens[:100])

Запустив код, мы видим, что знаки препинания теперь являются токенами, которые мы могли бы затем специально отфильтровать.

[‘Один’, ‘утро’, ‘,’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Самза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘,’, ‘он’, ‘ нашел», «сам», «превратился», «в», «его», «ложе», «в», «а», «ужасный», «паразит», «.», «он», «лежал» , ‘на’, ‘его’, ‘подобный броне’, ‘спина’, ‘,’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’ , ‘маленький’, ‘он’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘,’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘ by’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘разделы’, ‘.’, », ‘подстилка’, ‘был’, ‘едва ли’, ‘способен’, ‘к’, ‘покрыть’ , ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скользить’, ‘выключать’, ‘любой’, ‘момент’, ‘.’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘,’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘тот’, ‘остальное’, ‘из’, ‘его’, ‘,’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘.’, ‘«’, ‘ Что’, «ы», «произошло», «до»]

[‘Один’, ‘утро’, ‘,’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Самза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘,’, ‘он’ , ‘нашел’, ‘сам’, ‘превратил’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘. ‘, ‘Он’, ‘ лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘доспехи’, ‘спина’, ‘,’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘ а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘его’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘,’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’ , ‘по’, ‘арки’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘разделы’, ‘.’, », ‘постельное белье’, ‘было’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘скользить’, ‘отключать’, ‘любой’, ‘момент’, ‘.’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘,’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с ‘, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘тот’, ‘остальные’, ‘из’, ‘его’, ‘,’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘.’, ‘«’, ‘что’, ‘ы’, ‘случилось’, ‘к’]

4. Отфильтровать пунктуацию

Мы можем отфильтровать все лексемы, которые нам не интересны, например, все отдельные знаки препинания.

Этого можно добиться путем перебора всех токенов и сохранения только тех токенов, которые состоят из алфавита. В Python есть функция isalpha(), которую можно использовать. Например:

# загрузить данные имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разбить на слова из nltk.tokenize импортировать word_tokenize токены = word_tokenize (текст) # удалить все токены, которые не являются буквенными слова = [слово в слово в токенах, если слово.альфа()] печать (слова [: 100])

# загрузить данные filename = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова 4 4 # from nltk.tokenize import word_tokenize tokens = word_tokenize(text) # удалить все небуквенные токены words = [слово в слово в токенах if word.isalpha()] print(words[:100])

Запустив пример, вы можете увидеть, что не только знаки пунктуации, но и такие примеры, как « похожие на броню » и « s », также были отфильтрованы.

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’, ‘ превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘назад’ , ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’, ‘видеть’, ‘его’, ‘ коричневый», «живот», «слегка», «куполообразный», «и», «разделенный», «на», «арки», «на», «жесткий», «секции», «на», «подстилка» , ‘было’, ‘едва ли’, ‘способно’, ‘к’, ‘прикрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готово’, ‘к’, ‘соскользнуть’, ‘отключить’, ‘ любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘то’ , ‘отдых’, ‘из’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘что’, ‘случилось’, ‘к’, ‘ я’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘было’, ‘а’, ‘сон’, ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘собственный’, ‘человек’, ‘комната’ ]

[‘Один’, ‘утро’, ‘когда’, ‘Григор’, ‘Замза’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беспокоился’, ‘сны’, ‘он’, ‘нашел’, ‘сам’ , ‘превратился’, ‘в’, ‘его’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘Он’, ‘лежал’, ‘на’, ‘его’, ‘ назад’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднял’, ‘его’, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’, ‘видеть’, ‘его’ , ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘и’, ‘разделенный’, ‘на’, ‘арки’, ‘на’, ‘жесткий’, ‘секции’, », ‘ постельные принадлежности’, ‘был’, ‘едва ли’, ‘могу’, ‘к’, ‘накрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘казалось’, ‘готов’, ‘к’, ‘сползать’, ‘от’ , ‘любой’, ‘момент’, ‘Его’, ‘много’, ‘ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘с’, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘ the’, ‘отдых’, ‘из’, ‘его’, ‘махал’, ‘о’, ‘беспомощно’, ‘как’, ‘он’, ‘посмотрел’, ‘что’, ‘случилось’, ‘к’ , ‘я’, ‘он’, ‘мысль’, ‘это’, ‘было’, ‘а’, ‘сон’, ‘его’, ‘комната’, ‘а’, ‘собственный’, ‘человек’, ‘ комната’]

5.

Отфильтровать стоп-слова (и конвейер)

Стоп-слова — это те слова, которые не вносят вклад в более глубокий смысл фразы.

Это наиболее распространенные слова, такие как: « », « » и « есть ».

Для некоторых приложений, таких как классификация документации, может иметь смысл удалить стоп-слова.

NLTK предоставляет список общепринятых стоп-слов для различных языков, например английского. Их можно загрузить следующим образом:

от нлтк.стоп-слова импорта корпуса stop_words = стоп-слова.слова(‘английский’) печать (стоп-слова)

из nltk.corpus импортировать стоп-слова стоп-слова = стоп-слова.слова(‘английский’) print(стоп-слова)

Вы можете увидеть полный список следующим образом:

[‘я’, ‘мне’, ‘мой’, ‘сам’, ‘мы’, ‘наш’, ‘наш’, ‘нас’, ‘ты’, ‘твой’, ‘твой’, ‘себя’, ‘ себя», «он», «его», «его», «себя», «она», «её», «её», «сама», «оно», «его», «себя», «они». , ‘их’, ‘их’, ‘их’, ‘себя’, ‘что’, ‘который’, ‘кто’, ‘кого’, ‘этот’, ‘тот’, ‘эти’, ‘те’, ‘ Я’, ‘есть’, ‘есть’, ‘был’, ‘были’, ‘быть’, ‘был’, ‘быть’, ‘иметь’, ‘имеет’, ‘иметь’, ‘иметь’, ‘делать’ , ‘делает’, ‘делал’, ‘делает’, ‘а’, ‘ан’, ‘то’, ‘и’, ‘но’, ‘если’, ‘или’, ‘потому что’, ‘как’, ‘ до’, ‘пока’, ‘из’, ‘в’, ‘по’, ‘за’, ‘с’, ‘около’, ‘против’, ‘между’, ‘в’, ‘сквозь’, ‘во время’ , ‘до’, ‘после’, ‘сверху’, ‘ниже’, ‘до’, ‘от’, ‘вверху’, ‘внизу’, ‘в’, ‘вне’, ‘вкл.’, ‘выкл.’, ‘ над’, ‘под’, ‘снова’, ‘далее’, ‘затем’, ‘один раз’, ​​’здесь’, ‘там’, ‘когда’, ‘где’, ‘почему’, ‘как’, ‘все’ , ‘любой’, ‘оба’, ‘каждый’, ‘несколько’, ‘больше’, ‘большинство’, ‘другой’, ‘некоторые’, ‘такой’, ‘нет’, ‘ни’, ‘не’, ‘ только’, ‘собственный’, ‘такой же’, ‘так’, ‘чем’, ‘тоже’, ‘очень’, ‘с’, ‘т’, ‘может’, ‘будет’, ‘просто’, ‘не’ , ‘следует’, ‘нет w’, ‘d’, ‘ll’, ‘m’, ‘o’, ‘re’, ‘ve’, ‘y’, ‘ain’, ‘aren’, ‘couldn’, ‘didn’, ‘doesn’ , ‘hadn’, ‘hasn’, ‘haven’, ‘isn’, ‘ma’, ‘mightn’, ‘mustn’, ‘needn’, ‘shan’, ‘следует’, ‘wasn’, ‘weren’, ‘ выиграл’, ‘был бы’]

[‘я’, ‘мне’, ‘мой’, ‘сам’, ‘мы’, ‘наш’, ‘наш’, ‘нас’, ‘ты’, ‘твой’, ‘твой’, ‘себя’ , «себя», «он», «его», «его», «сам», «она», «ее», «её», «сама», «оно», «его», «сама», « они’, ‘их’, ‘их’, ‘их’, ‘самих’, ‘что’, ‘который’, ‘кто’, ‘кому’, ‘этот’, ‘тот’, ‘эти’, ‘те’ , ‘есть’, ‘есть’, ‘есть’, ‘был’, ‘были’, ‘быть’, ‘был’, ‘быть’, ‘иметь’, ‘иметь’, ‘иметь’, ‘иметь’, ‘ делать», «делает», «делал», «делает», «а», «а», «то», «и», «но», «если», «или», «потому что», «как» , ‘до’, ‘пока’, ‘из’, ‘в’, ‘по’, ‘за’, ‘с’, ‘около’, ‘против’, ‘между’, ‘в’, ‘через’, ‘ во время», «до», «после», «сверху», «ниже», «до», «от», «вверх», «вниз», «в», «вне», «вкл. », «выкл.» , ‘над’, ‘под’, ‘снова’, ‘дальше’, ‘тогда’, ‘один раз’, ​​’здесь’, ‘там’, ‘когда’, ‘где’, ‘почему’, ‘как’, ‘ все», «любой», «оба», «каждый», «несколько», «больше», «большинство», «другой», «некоторые», «такой», «нет», «ни», «не» , ‘только’, ‘собственный’, ‘такой же’, ‘так’, ‘чем’, ‘тоже’, ‘очень’, ‘с’, ‘т’, ‘может’, ‘будет’, ‘просто’, ‘ Дон’, ‘следует’, ‘сейчас’, ‘д’, ‘буду’, ‘м’, ‘о’, ‘ре’, ‘ве’, ‘у’, ‘аин’, ‘арен’, ‘могл’, ‘делал ‘, ‘делает’, ‘имел’, ‘имеет’, ‘убежище’, ‘есть’, ‘ма’, ‘может’, ‘должен’, ‘нужно’, ‘шан’, ‘должен’, ‘был’, ‘был’, ‘выиграл’, ‘был бы’]

Вы можете видеть, что все они написаны строчными буквами и с них удалены знаки препинания.

Вы можете сравнить свои токены со стоп-словами и отфильтровать их, но вы должны убедиться, что ваш текст подготовлен таким же образом.

Давайте продемонстрируем это на небольшом конвейере подготовки текста, включающем:

1. Загрузите необработанный текст.
2. Разделить на токены.
3. Преобразовать в нижний регистр.
4. Удалить знаки препинания с каждой лексемы.
5. Отфильтровать оставшиеся токены, которые не являются алфавитными.
6. Отфильтровать токены, являющиеся стоп-словами.

# загрузить данные имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разбить на слова из nltk.tokenize импортировать word_tokenize токены = word_tokenize (текст) # преобразовать в нижний регистр токены = [w.lower() для w в токенах] # убрать знаки препинания с каждого слова строка импорта таблица = str.maketrans(», », строка.пунктуация) stripped = [w.translate(table) для w в токенах] # удалить оставшиеся токены, которые не являются алфавитными слова = [слово в слово в раздетом, если слово.альфа()] # отфильтровать стоп-слова из nltk.corpus импортировать стоп-слова stop_words = set(stopwords.words(‘английский’)) слова = [w вместо w в словах, если не w в стоп-словах] печать (слова [: 100])

1 2 2 3 4 5 6 70002 8 10 11 12 11 12 13 14 15 160002 15 16 17 18 19 20 21

# загрузить данные имя_файла = ‘metamorphosis_clean. txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова from nltk.tokenize import word_tokenize tokenize = word_tokenize text) # преобразовать в нижний регистр tokens = [w.lower() for w in tokens] # удалить пунктуацию из каждого слова import string table = str.maketrans(», », string.punctuation) stripped = [w.translate(table) for w in tokens] # удалить оставшиеся небуквенные токены words = [слово в слово в stripped if word.isalpha()] # отфильтровать стоп-слова из nltk.corpus import stopwords stop_words = set(stopwords.words(‘english’)) words = [w вместо w в словах, если не w в стоп-словах] печать(слов[:100])

Запустив этот пример, мы видим, что в дополнение ко всем другим преобразованиям были удалены стоп-слова, такие как « a » и « to ».

Отмечу, что у нас по-прежнему остаются токены типа « nt ». Кроличья нора глубока; мы всегда можем сделать больше.

[‘один’, ‘утро’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘беспокойный’, ‘сны’, ‘нашел’, ‘преобразился’, ‘кровать’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘ лежать», «подобный доспехам», «спина», «приподнятый», «голова», «немного», «мог», «видеть», «коричневый», «живот», «слегка», «куполообразный», «разделенный» , ‘арки’, ‘жесткий’, ‘секции’, ‘подстилка’, ‘едва ли’, ‘способный’, ‘крышка’, ‘казалось’, ‘готовый’, ‘горка’, ‘момент’, ‘много’, ‘ ноги’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘размер’, ‘отдых’, ‘махал’, ‘беспомощно’, ‘смотрел’, ‘случилось’, ‘мысль’, ‘нт’, ‘мечта’ , ‘комната’, ‘собственный’, ‘человеческий’, ‘комната’, ‘хотя’, ‘маленький’, ‘небольшой’, ‘лежать’, ‘мирно’, ‘четыре’, ‘знакомый’, ‘стены’, ‘ коллекция’, ‘текстиль’, ‘образцы’, ‘класть’, ‘расстил’, ‘стол’, ‘самса’, ‘путешествие’, ‘продавец’, ‘повешенный’, ‘картина’, ‘недавно’, ‘разрезанный’ , ‘иллюстрированный’, ‘журнальный’, ‘размещенный’, ‘красивый’, ‘позолоченный’, ‘рама’, ‘показанный’, ‘дамский’, ‘приталенный’, ‘меховой’, ‘шляпный’, ‘меховой’, ‘ удав», «сидел», «стоял», «поднимал», «тяжелый», «мех», «муфта», «покрытый», «целый», «нижний», «рука», «навстречу», «зритель» ]

[‘один’, ‘утро’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘тревожный’, ‘сны’, ‘нашел’, ‘преобразованный’, ‘кровать’, ‘ужасный’, ‘паразит’ , ‘лежит’, ‘подобный доспехам’, ‘спина’, ‘приподнятый’, ‘голова’, ‘маленький’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘коричневый’, ‘живот’, ‘слегка’, ‘куполообразный’, ‘ разделенный’, ‘арки’, ‘жесткий’, ‘секции’, ‘подстилка’, ‘едва’, ‘способный’, ‘крышка’, ‘казалось’, ‘готовый’, ‘горка’, ‘момент’, ‘много’ , ‘ножки’, ‘жалко’, ‘тонкий’, ‘по сравнению’, ‘размер’, ‘отдых’, ‘махал’, ‘беспомощно’, ‘смотрел’, ‘случалось’, ‘думал’, ‘нт’, ‘ мечта’, ‘комната’, ‘правильный’, ‘человеческий’, ‘комната’, ‘хотя’, ‘маленький’, ‘небольшой’, ‘лежать’, ‘мирно’, ‘четыре’, ‘знакомый’, ‘стены’ , ‘коллекция’, ‘текстиль’, ‘образцы’, ‘раскладка’, ‘расклад’, ‘стол’, ‘самса’, ‘путешествие’, ‘продавец’, ‘висела’, ‘картина’, ‘недавно’, ‘ крой’, ‘иллюстрированный’, ‘журнальный’, ‘жилой’, ‘красивый’, ‘позолоченный’, ‘рамка’, ‘показанный’, ‘дамский’, ‘приталенный’, ‘меховой’, ‘шапочный’, ‘меховой’ , ‘удав’, ‘сидеть’, ‘стоять’, ‘поднимать’, ‘тяжелый’, ‘мех’, ‘муфта’, ‘покрытый’, ‘целый’, ‘нижний’, ‘рука’, ‘навстречу’, ‘ зритель’]

6.

Стеблевые слова

Стемминг относится к процессу сведения каждого слова к его корню или основе.

Например, « рыбалка », « рыбалка », « рыбак » все сокращаются до основы « рыба ».

Некоторые приложения, такие как классификация документов, могут извлечь выгоду из определения корней, чтобы сократить словарный запас и сосредоточиться на смысле или тональности документа, а не на более глубоком значении.

Существует множество алгоритмов выделения корней, хотя самым популярным и давним методом является алгоритм определения стемминга Портера.Этот метод доступен в NLTK через класс PorterStemmer.

Например:

# загрузить данные имя файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ файл = открыть (имя файла, ‘rt’) текст = файл.читать() файл.закрыть() # разбить на слова из nltk.tokenize импортировать word_tokenize токены = word_tokenize (текст) # основа слов из nltk.stem.porter импортировать PorterStemmer Портер = ПортерСтэммер() Stemmed = [porter. stem(word) для слова в токенах] печать (на основе [: 100])

# загрузить данные имя_файла = ‘metamorphosis_clean.txt’ file = open(filename, ‘rt’) text = file.read() file.close() # разделить на слова из nltk.tokenize import word_tokenize tokens(word_tokenize text) # вывод слов из nltk.stem.porter import PorterStemmer porter = PorterStemmer() stemmed = [porter.stem(word) for word in tokens] print(stemmed[:100] )

Запустив пример, вы увидите, что слова были сокращены до их основ, например, « авария » превратилась в « авария ».Вы также можете видеть, что реализация основы также уменьшила токены до нижнего регистра, вероятно, для внутреннего поиска в таблицах слов.

Вы также можете видеть, что реализация основы также уменьшила токены до нижнего регистра, вероятно, для внутреннего поиска в таблицах слов.

[‘один’, ‘утро’, ‘,’, ‘когда’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беда’, ‘сон’, ‘,’, ‘он’, ‘ нашел», «сам», «превратить», «в», «привет», «постель», «в», «а», «ужасный», «паразит», «.’, ‘Он’, ‘лежать’, ‘на’, ‘привет’, ‘бронелик’, ‘назад’, ‘,’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘поднимать’, ‘привет ‘, ‘голова’, ‘а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘мог’, ‘видеть’, ‘привет’, ‘коричневый’, ‘белли’, ‘,’, ‘слегка’, ‘купол’, ‘и’, ‘разделить’, ‘на’, ‘арку’, ‘в’, ‘жесткий’, ‘секцию’, ‘.’, ‘эту’, ‘кровать’, ‘ва’, ‘хардли’, ‘абл ‘, ‘к’, ‘обложка’, ‘это’, ‘и’, ‘кажется’, ‘реди’, ‘к’, ‘скользить’, ‘выключать’, ‘ани’, ‘момент’, ‘.’, ‘привет’, ‘мани’, ‘нога’, ‘,’, ‘пити’, ‘тонкий’, ‘сравнить’, ‘с’, ‘то’, ‘размер’, ‘из’, ‘то’, ‘остальное ‘, ‘из’, ‘его’, ‘,’, ‘волна’, ‘о’, ‘беспомощныйли’, ‘как’, ‘он’, ‘смотри’, ‘.’, ‘«’, ‘что’, ‘ы’, ‘случается’, ‘до’

[‘один’, ‘утро’, ‘,’, ‘когда’, ‘грегор’, ‘самса’, ‘проснулся’, ‘от’, ‘беда’, ‘сон’, ‘,’, ‘он’ , ‘нашел’, ‘сам’, ‘превратить’, ‘в’, ‘привет’, ‘постель’, ‘в’, ‘а’, ‘ужасный’, ‘паразит’, ‘. ‘, ‘Он’, ‘ лежал’, ‘на’, ‘привет’, ‘доспехи’, ‘спина’, ‘,’, ‘и’, ‘если’, ‘он’, ‘подъем’, ‘привет’, ‘голова’, ‘ а’, ‘маленький’, ‘он’, ‘могл’, ‘видеть’, ‘привет’, ‘коричневый’, ‘белли’, ‘,’, ‘слегка’, ‘купол’, ‘и’, ‘разделить’ , ‘по’, ‘арка’, ‘в’, ‘жесткая’, ‘секция’, ‘.’, ‘the’, ‘кровать’, ‘ва’, ‘хардли’, ‘абл’, ‘к’, ‘покрыть’, ‘это’, ‘и’, ‘кажется’, ‘реди’, ‘к’, ‘слайд’, ‘выкл’, ‘ани’, ‘момент’, ‘.’, ‘привет’, ‘мани’, ‘нога’, ‘,’, ‘пити’, ‘тонкий’, ‘сравнить’, ‘с ‘, ‘тот’, ‘размер’, ‘из’, ‘тот’, ‘остальные’, ‘из’, ‘его’, ‘,’, ‘волна’, ‘о’, ‘беспомощныйли’, ‘как’, ‘он’, ‘смотри’, ‘.’, ‘«’, ‘что’, ‘ы’, ‘происходит’, ‘к’

В NLTK есть хороший набор алгоритмов определения корней и лемматизации на выбор, если вам нужно свести слова к их корню для вашего проекта.

Дополнительные рекомендации по очистке текста

Мы только начинаем.

Поскольку исходный текст для этого руководства изначально был достаточно чистым, мы пропустили многие проблемы очистки текста, с которыми вам может понадобиться иметь дело в вашем собственном проекте.

Вот краткий список дополнительных соображений при очистке текста:

• Работа с большими документами и большими коллекциями текстовых документов, которые не помещаются в памяти.
• Извлечение текста из разметки, такой как HTML, PDF или другие форматы структурированных документов.
• Транслитерация символов с других языков на английский язык.
• Декодирование символов Unicode в нормализованную форму, например UTF8.
• Обработка специфичных для домена слов, фраз и акронимов.
• Обработка или удаление чисел, таких как даты и суммы.
• Обнаружение и исправление распространенных опечаток и орфографических ошибок.
• …

Список можно продолжить.

Надеюсь, вы понимаете, что получить действительно чистый текст невозможно, и что мы действительно делаем все возможное, основываясь на времени, ресурсах и знаниях, которые у нас есть.

Идея «чистоты» действительно определяется конкретной задачей или заботой вашего проекта.

Профессиональный совет: постоянно проверяйте свои токены после каждого преобразования. Я попытался показать это в этом уроке, и я надеюсь, что вы примете это близко к сердцу.

В идеале вы должны сохранять новый файл после каждого преобразования, чтобы иметь возможность работать со всеми данными в новой форме. Вещи всегда бросаются в глаза, когда нужно потратить время на просмотр ваших данных.

Вы раньше чистили текст? Какой конвейер преобразований вы предпочитаете?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Советы по очистке текста для встраивания Word

В последнее время область обработки естественного языка отходит от моделей мешков слов и кодирования слов в пользу встраивания слов.

Преимущество встраивания слов в том, что они кодируют каждое слово в плотный вектор, который фиксирует что-то относительно его относительного значения в обучающем тексте.

Это означает, что варианты слов, такие как регистр, написание, пунктуация и т. д., будут автоматически узнаваться как похожие в пространстве встраивания.В свою очередь, это может означать, что объем очистки, требуемый от вашего текста, может быть меньше и, возможно, сильно отличаться от классической очистки текста.

Например, больше не имеет смысла выделять слова или удалять знаки препинания для сокращений.

Томас Миколов — один из разработчиков word2vec, популярного метода встраивания слов. Он предполагает, что при изучении модели встраивания слов требуется лишь минимальная очистка текста.

Ниже приведен его ответ на вопрос о том, как лучше подготовить текстовые данные для word2vec.

Универсального ответа нет. Все зависит от того, для чего вы планируете использовать векторы. По моему опыту, обычно хорошо отключать (или удалять) знаки препинания в словах, а иногда также переводить все символы в нижний регистр. Можно также заменить все числа (возможно, больше некоторой константы) каким-то одним токеном, например .

Все эти этапы предварительной обработки направлены на уменьшение размера словаря без удаления какого-либо важного содержимого (что в некоторых случаях может быть неверным, когда некоторые слова пишутся в нижнем регистре, т. е.«Буш» отличается от «куст», а «Другой» обычно имеет тот же смысл, что и «другой»). Чем меньше словарный запас, тем ниже сложность памяти и тем надежнее оцениваются параметры для слов. Вы также должны предварительно обработать тестовые данные таким же образом.

…

Короче говоря, вы все это поймете гораздо лучше, если проведете эксперименты.

Прочитайте всю ветку в группах Google.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как очистить текст или машинное обучение в Python.

В частности, вы узнали:

• Как начать разработку собственных очень простых инструментов для очистки текста.
• Как сделать шаг вперед и использовать более сложные методы в библиотеке NLTK.
• Как подготовить текст при использовании современных методов представления текста, таких как встраивание слов.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

У вас есть опыт очистки текста?
Пожалуйста, поделитесь своим опытом в комментариях ниже.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Разработка собственных текстовых моделей за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка

Он содержит учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
Набор слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотрите, что внутри

Уборка в предложении (особенно хорошее предложение, например, цитата, пословица…)

(1) Целый день провел за уборкой .

(2) Она поднималась по лестнице, мыла окно.

(3) Проведите в доме тщательную уборку .

(4) Я храню эти тряпки для уборки машины.

(5) Карболовая кислота обычно используется для очистки .

(6) Вам понадобится сильный абразив для чистки этой раковины.

(7) Эта комната нуждается в уборке .

(8) Услуги по уборке в государственных больницах недавно были приватизированы.

(9) Абразивный материал не подходит для очистки ванн.

(10) Меня попросили составить график уборки .

(11) Она намочила тряпку перед тем, как помыть окна.

(12) Я как раз собираюсь начать чистку .

(13) Гладкие закругленные углы облегчают очистку .

(14) Уборка общегородского беспорядка станет гигантской задачей.

(15) Я немного возился, убирая кухню.

(16) Вставьте специальную чистящую нить между зубами и аккуратно потяните ее вверх и вниз.

(17) Несколько фирм несут ответственность за предоставление услуг по уборке .

(18) Он смотрел, как кошка счищает молоко с усов.

(19) Ученые страны пионерами в очистке воды в гавани.

(20) Она начала протирать рану куском ткани.

(21) Почему я должен делать всю чистку ? Это нечестно!

(22) Она дополняет свой скудный доход уборкой по ночам.

(23) Я замучился со всей этой чисткой .

(24) Правительство заключило контракт с больницей на уборку частными компаниями.

(25) Мы заключаем договор на услуги по уборке .

(26) Лиз приходит в четверг делать уборку .

(27) Фитинги должны быть полностью сняты для очистки . Sentencedict.com

(28) Он подрабатывает тем, что моет окна в свободное время.

(29) Никто не заметил, как мы опустошали мусорные баки и убирали .

(30) Промойте трубы холодной водой после добавления чистящего порошка .

(1) Целый день провел за уборкой .

(2) Она поднималась по лестнице, мыла окно.

(3) Проведите в доме тщательную уборку .

(4) Я храню эти тряпки для уборки машины.

(5) Карболовая кислота обычно используется для очистки .

(6) Вам понадобится сильный абразив для чистки этой раковины.

(7) Эта комната нуждается в уборке .

(8) Услуги по уборке в государственных больницах недавно были приватизированы.

(9) Абразивный материал не подходит для очистки ванн.

(10) Меня попросили составить график уборки .

(11) Она намочила тряпку перед тем, как помыть окна.

(12) Я как раз собираюсь начать чистку .

(13) Гладкие закругленные углы облегчают очистку .

(14) Уборка общегородского беспорядка станет гигантской задачей.

(15) Я немного возился, убирая кухню.

(16) Вставьте специальную чистящую нить между зубами и аккуратно потяните ее вверх и вниз.

(17) Несколько фирм несут ответственность за предоставление услуг по уборке .

(18) Он подрабатывает тем, что моет окна в свободное время.

(19) Он смотрел, как кошка счищает молоко с усов.

(20) Никто не заметил, как мы опустошали мусорные баки и убирали .

(21) Ученые страны пионерами в очистке воды в гавани.

(22) Она начала протирать рану куском ткани.

(23) Промойте трубы холодной водой после добавления чистящего порошка .

(24) Почему я должен делать всю чистку ? Это нечестно!

(25) Девушка-служанка занялась уборкой комнаты.

(26) Очистка свет — это сама простота; просто протрите тряпкой.

(27) Когда чистил свой дробовик, он случайно вышиб себе мозг.

(28) Учитель чистит классную доску резиновой доской.

(29) Я беру с тебя плату за уборку комнаты перед уходом.

Другие похожие слова: склонность, значение, очистка, осмысленный, бессмысленный, осмысленно, этническая чистка, убирать, очищать, убирать, убирать, убирать, убирать, нечисто, убираться, убираться, убирать дом, химчистка, чистота, нечистота, пылесосить, сделать чистую грудь, ослабевать, очищать, стонать, давать взаймы, стонать, заучивать, заучивать наизусть, заключать сделку о признании вины. .