5个很少被提到但能提高NLP工作效率的Python库
本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库，这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。
Contractions
Contractions它可以扩展常见的英语缩写和俚语。并且可以快速、高效的处理大多数边缘情况，例如缺少撇号。
例如：以前需要编写一长串正则表达式来扩展文本数据中的（即 don’t → do not；can’t → cannot；haven’t → have not）。Contractions就可以解决这个问题
Distilbert-Punctuator
将丢失的标点符号的文本进行断句并添加标点符号……听起来很容易，对吧？对于计算机来说，做到这一点肯定要复杂得多。
Distilbert-punctuator 是我能找到的唯一可以执行此任务的 Python 库。而且还超级准！这是因为它使用了 BERT 的精简变体。在结合 20,000 多篇新闻文章和 4,000 份 TED Talk 抄本后，对模型进行了进一步微调，以检测句子边界。在插入句尾标点符号（例如句号）时，模型还会适当地将下一个起始字母大写。
Textstat
Textstat 是一个易于使用的轻量级库，可提供有关文本数据的各种指标，例如阅读水平、阅读时间和字数。
Gibberish-Detector
这个低代码库的主要目的是检测难以理解的单词（或胡言乱语）。它在大量英语单词上训练的模型。
NLPAug
最好的要留到最后。
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