Какие существуют библиотеки Python для комплексной обработки текста, включая исправление ошибок и удаление лишних символов?

Question

[Daizy52]

Я работаю над проектом по обработке текстовых данных с целью исправления грамматических и орфографических ошибок, а также удаления лишних символов и пробелов. Интересуюсь подходящими инструментами и библиотеками Python для решения этих задач. Важно, что мне нужно решение, работающее локально, без обращения к API внешних сервисов, так как проект предполагает полную офлайн-работу.

Мне важно, чтобы инструмент позволял легко настраивать правила обработки текста и мог интегрироваться в существующий проект без необходимости значительных инвестиций в вычислительные мощности.

Примеры исправлений, которые я хочу автоматизировать:

• Грамматические ошибки (например, "Я не знает куда он пошёл." должно стать "Я не знаю, куда он пошёл.").
  
• Орфографические ошибки (например, "сдэлать" на "сделать").
  
• Удаление лишних символов и пробелов (например, "При вет! К ак дел а?" на "Привет! Как дела?).
  

"

Я рассмотрел несколько вариантов, но они либо были слишком базовы для моих нужд, либо требовательны к ресурсам. Буду благодарен за любые советы по подходящим библиотекам, инструментам или открытым проектам на Python, которые могли бы помочь в решении этих задач.

Answer 1

[fenrir]

Я рассмотрел несколько вариантов, но они либо были слишком базовы для моих нужд, либо требовательны к ресурсам.

А как по вашему библиотека должна понимать что правильно? Придётся разбираться в "слишком базовых" вещах.

Грамматические ошибки (например, "Я не знает куда он пошёл." должно стать "Я не знаю, куда он пошёл.").

А может быть "Она не знает куда он пошёл"?
NLP задачи это всегда или долго или дорого. А иногда и то и другое.

Серебрянной пули не будет. По библиотекам смотрите на набор Natasha, в первую очередь на razdel. Или как альтернативу DeepPavlov.
Так же можно попробовать довериться в решении задачи современным LLM, но это отдельная кроличья нора со своими особенностями.

Comments

[Daizy52]

Спасибо за советы! Прям в точку с Natasha и DeepPavlov, плюс размышления о LLM. Пойду копать дальше, с такими подсказками дорога в исследованиях кажется яснее!