Introduction
Dans ce projet, vous allez apprendre à implémenter un système de tokenization de texte à l'aide de Python. La tokenization de texte est une tâche fondamentale dans le traitement du langage naturel, où un texte donné est divisé en unités plus petites appelées tokens. Ces tokens peuvent représenter des mots, des nombres, des ponctuations ou d'autres éléments significatifs dans le texte. La capacité de tokenizer le texte est essentielle pour de nombreuses applications, telles que l'analyse lexicale dans les compilateurs, l'analyse de sentiment et la classification de texte.
👀 Aperçu
## 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')]🎯 Tâches
Dans ce projet, vous allez apprendre :
- Comment définir une classe
Tokenpour représenter les tokens dans le texte - Comment implémenter une fonction
generate_tokensqui prend un texte d'entrée et génère un flux de tokens - Comment tester le processus de tokenization avec un texte d'échantillonnage
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :
- Comprendre le concept de tokenization de texte et son importance dans le traitement du langage naturel
- Implémenter un système de tokenization de base de texte à l'aide de Python
- Personnaliser le processus de tokenization en définissant différents types de tokens et leurs expressions régulières correspondantes
- Tester et déboguer le système de tokenization avec divers textes d'entrée
