Учебники

Agile Data Science — обогащение данных

Февраль 20, 2019

Обогащение данных относится к ряду процессов, используемых для улучшения, уточнения и улучшения необработанных данных. Это относится к преобразованию полезных данных (необработанные данные в полезную информацию). Процесс обогащения данных фокусируется на превращении данных в ценный актив данных для современного бизнеса или предприятия.

Наиболее распространенный процесс обогащения данных включает в себя исправление орфографических или типографских ошибок в базе данных посредством использования специальных алгоритмов принятия решений. Инструменты обогащения данных добавляют полезную информацию в простые таблицы данных.

Рассмотрим следующий код для исправления орфографии слов — 

import re
from collections import Counter
def words(text): return re.findall(r'\w+', text.lower())
WORDS = Counter(words(open('big.txt').read()))

def P(word, N=sum(WORDS.values())):
   "Probabilities of words"
   return WORDS[word] / N
	
def correction(word):
   "Spelling correction of word"
   return max(candidates(word), key=P)
	
def candidates(word):
   "Generate possible spelling corrections for word."
   return (known([word]) or known(edits1(word)) or known(edits2(word)) or [word])
	
def known(words):
   "The subset of `words` that appear in the dictionary of WORDS."
   return set(w for w in words if w in WORDS)
	
def edits1(word):
   "All edits that are one edit away from `word`."
   letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
   splits = [(word[:i], word[i:]) for i in range(len(word) + 1)]
   deletes = [L + R[1:] for L, R in splits if R]
   transposes = [L + R[1] + R[0] + R[2:] for L, R in splits if len(R)>1]
   replaces = [L + c + R[1:] for L, R in splits if R for c in letters]
   inserts = [L + c + R for L, R in splits for c in letters]
   return set(deletes + transposes + replaces + inserts)
	
def edits2(word):
   "All edits that are two edits away from `word`."
   return (e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1))
   print(correction('speling'))
   print(correction('korrectud'))

В этой программе мы сопоставим «big.txt», который включает исправленные слова. Слова совпадают со словами, включенными в текстовый файл, и выведите соответствующие результаты.

Выход

Приведенный выше код сгенерирует следующий вывод:

45
Share: