文件名称：learning_text_transformer:搜索“从”和“到”字符串以了解文本清除映射
文件大小：24KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 00:49:14
Python
地位 首次公开发行（2015年8月）时，文档需要改进。 仅限于Python 3.4+（我相信，它可能可以很容易地与“旧版” Python 2一起使用，但您必须弄清楚这一点）。 执照 MIT（请参阅许可证文件） 目标 这将学习将“我拥有的数据”转换为“我想要的数据”，您提供数据对（“输入”和所需的“输出”），并尝试找出一系列文本转换，将解决这个挑战。 该算法搜索大量可能的转换，由于搜索空间可能非常庞大，因此不能保证找到解决方案。 这需要改善... 我想要的是让人们告诉我他们需要什么-用例（包含数据！）以及如何节省您的时间，这将使我有充分的理由采用更好的实现。 演示： # salaries_simple.csv From,To "£34866 P.A.","34866" "£48260 P.A.","48260" "60000.00","60000"
【文件预览】：
learning_text_transformer-master
----setup.py(753B)
----.gitignore(135B)
----requirements.txt(81B)
----data()
--------importio_adzuna.csv(255B)
--------salaries_simple.csv(175B)
--------importio_adzuna_salaries_raw.csv(2KB)
--------companies_harder.csv(102B)
--------companies_simple.csv(197B)
--------salaries_impossible.csv(174B)
----README.md(6KB)
----demo()
--------annotateio_demo.py(3KB)
----license(1KB)
----tests()
--------test_learner.py(3KB)
--------test_server.py(2KB)
--------test_basics.py(8KB)
----learning_text_transformer()
--------transforms.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------spoken_word_to_number.py(4KB)
--------server.py(3KB)
--------speed_profiling.py(1KB)
--------config.py(2KB)
--------learner3.py(8KB)
--------transformer.py(2KB)
----logs()
--------dummy(0B)