Что лучше всего подходит для текстовой аналитики между Python и R? Почему?

Выбор между Python и R для текстовой аналитики зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.

Python считается более подходящим для текстовой аналитики, поскольку в нём есть библиотека Pandas, которая предоставляет простые в использовании структуры данных и высокопроизводительные инструменты анализа данных. www.edureka.co itanddigital.ru Кроме того, Python работает быстрее для всех типов текстовой аналитики. www.edureka.co itanddigital.ru

R подходит для анализа текстовых данных, включая распознавание текста, его обработку и преобразование. ru.hexlet.io С помощью пакетов tm и text2vec можно анализировать большие объёмы текстовой информации, выявлять ключевые слова и фразы, создавать модели классификации и кластеризации. ru.hexlet.io

Таким образом, R выигрывает, когда дело доходит до статистического анализа и работы с моделями, так как многие статистические функции и пакеты изначально разработаны именно под R. ru.hexlet.io Python же лучше подходит для комплексных проектов и интеграции с другими системами. ru.hexlet.io

Окончательное решение о выборе между этими языками зависит от конкретных требований и предпочтений пользователя.