Quiz de prétraitement des données textuelles en Python
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Questions and Answers

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'] (correct)
  • ['A', 'touching', 'movie.', 'It', 'is', 'full', 'of', 'emotions', 'and', 'wonderful', 'acting']
  • ['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 espaces de 'cleaned_review'
  • Elle convertit 'cleaned_review' en minuscules
  • Elle supprime les caractères spéciaux de 'cleaned_review' (correct)
  • Elle convertit 'cleaned_review' en majuscules
  • Quelle bibliothèque est utilisée pour la tokenization dans le code donné?

  • re
  • nltk (correct)
  • numpy
  • pandas
  • Quelle est la fonction de la ligne de code 'cleaned_review = cleaned_review.lower()'?

    <p>Elle convertit 'cleaned_review' en minuscules</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la fonction de la ligne de code 'tokens = nltk.word_tokenize(cleaned_review)'?

    <p>Elle convertit 'cleaned_review' en une liste de mots</p> Signup and view all the answers

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