Questões de Concurso
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from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = "Eu sou um analista de dados da CVM!"
stop_words = set(stopwords.words('portuguese')) tokens = word_tokenize(texto)
tokens_processados = [w for w in tokens if not w in stop_words]
print(tokens_processados)
Considerando que o código foi executado sem erros e sabendo que Igor está usando Python 3.10.12 e NLTK 3.8.1, a saída do terminal foi:
Considere o código python a seguir.
import spacy
nlp = spacy.load("pt_core_news_lg")
doc = nlp("O rato roeu a roupa do rei de Roma")
print(doc[2].pos_, doc[2].dep_)
Os valores exibidos pela última linha são:
Considerando esse objetivo, dois algoritmos que podem ser utilizados para esse fim são:
A quantidade mínima de memória necessária para carregar os pesos do modelo para inferência (sem gradientes), considerando apenas o espaço ocupado pelos pesos, é: