文本處理是數(shù)據(jù)科學(xué)和分析領(lǐng)域中一項(xiàng)常見(jiàn)且至關(guān)重要的任務(wù)。它涉及通過(guò)各種技術(shù)操作和轉(zhuǎn)換文本數(shù)據(jù)，例如文本清理、數(shù)據(jù)提取和文本分類(lèi)。

編寫(xiě)腳本自動(dòng)化文本處理任務(wù)

手動(dòng)執(zhí)行文本處理任務(wù)可能是耗時(shí)且容易出錯(cuò)的。自動(dòng)化這些任務(wù)可以通過(guò)使用腳本語(yǔ)言（如 Python 或 R）來(lái)提高效率和準(zhǔn)確性。腳本可以執(zhí)行以下操作：

• 打開(kāi)和讀取文本文件
• 操作文本數(shù)據(jù)（例如替換、刪除或添加字符和單詞）
• 從文本數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化信息
• 將處理后的數(shù)據(jù)保存到新文件中

自動(dòng)化文本處理任務(wù)的示例

以下是一些使用腳本自動(dòng)化文本處理任務(wù)的示例：

文本清理

import re打開(kāi)文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:text = f.read()刪除所有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)保存清理后的文本
with open('cleaned_text.txt', 'w') as f:f.write(text)

數(shù)據(jù)提取

import re打開(kāi)文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:text = f.read()提取電子郵件地址
emails = re.findall(r'[\w.-]+@[\w.-]+', text)提取電話號(hào)碼
phone_numbers = re.findall(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}', text)保存提取的數(shù)據(jù)
with open('extracted_

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