Shakespearean भाषा प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन
PyBooks में, टीम आगे के विश्लेषण के लिए Shakespearean टेक्स्ट डेटा के विशाल पुस्तकालय को रूपांतरित करना चाहती है। इसे करने का सबसे कुशल तरीका एक टेक्स्ट प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाना है, जिसकी शुरुआत प्रीप्रोसेसिंग स्टेप्स से होगी.
आपके लिए निम्न लोड कर दिए गए हैं:
torch, nltk, stopwords, PorterStemmer, get_tokenizer.
Shakespearean टेक्स्ट डेटा shakespeare के रूप में सेव है और वाक्य पहले ही निकाले जा चुके हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a list of stopwords
stop_words = set(____(____))