Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du ein Texttokenisierungssystem mit Python implementierst. Die Texttokenisierung ist eine grundlegende Aufgabe in der natürlichen Sprachverarbeitung, bei der ein gegebener Text in kleinere Einheiten aufgeteilt wird, die als Tokens bezeichnet werden. Diese Tokens können Wörter, Zahlen, Satzzeichen oder andere bedeutende Elemente im Text repräsentieren. Die Fähigkeit, Texte zu tokenisieren, ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung, wie z. B. die lexikalische Analyse in Compilern, die Stimmungsanalyse und die Textsklassifikation.
👀 Vorschau
## text = 'total = 1 + 2 * 3'
tokens = [Token(type='NAME', value='total'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='EQ', value='='), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='1'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='ADD', value='+'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='2'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='MUL', value='*'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='3')]🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du eine
Token-Klasse definierst, um die Tokens im Text zu repräsentieren - Wie du eine
generate_tokens-Funktion implementierst, die einen Eingabetext annimmt und einen Tokenstrom generiert - Wie du den Tokenisierungsprozess mit einem Beispieltext testest
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Den Begriff der Texttokenisierung und ihre Wichtigkeit in der natürlichen Sprachverarbeitung zu verstehen
- Ein grundlegendes Texttokenisierungssystem mit Python zu implementieren
- Den Tokenisierungsprozess durch die Definition unterschiedlicher Tokentypen und ihrer zugehörigen regulären Ausdrücke anzupassen
- Das Tokenisierungssystem mit verschiedenen Eingabetexten zu testen und zu debuggen
