5 Questions
Quel est le résultat de la tokenization de la phrase 'A touching movie. It is full of emotions and wonderful acting'?
['A', 'touching', 'movie', 'It', 'is', 'full', 'of', 'emotions', 'and', 'wonderful', 'acting']
Que fait la ligne de code 'cleaned_review = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', cleaned_review)'?
Elle supprime les caractères spéciaux de 'cleaned_review'
Quelle bibliothèque est utilisée pour la tokenization dans le code donné?
nltk
Quelle est la fonction de la ligne de code 'cleaned_review = cleaned_review.lower()'?
Elle convertit 'cleaned_review' en minuscules
Quelle est la fonction de la ligne de code 'tokens = nltk.word_tokenize(cleaned_review)'?
Elle convertit 'cleaned_review' en une liste de mots
Quiz sur le prétraitement des données textuelles en Python, incluant la tokenization, la suppression des tags HTML et la conservation des mots pertinents. Apprenez à nettoyer les données textuelles pour l'analyse de sentiment ou le traitement du langage naturel.
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