我最初使用NLTK的以下Penn Treebank标记： POS_Tagger = UnigramTagger(treebank.tagged_sents(), backoff=DefaultTagger('NN')) 然而,这不符合口头文本.例如,“hello”在应该的时候不被认为是感叹词.我从这里(In NLTK pos_tag, why “hello” is classified as Noun?)读到,如果我
当我打印nltk.corpus.brown.tagged_words()时,它会输出大约1161192个带有单词及其相关标签的元组. 我想区分具有不同不同标签的不同字母.一个单词可以有多个标签. Append list items by number of hyphens available我用这个帖子尝试了每个代码但是我没有得到任何超过3个标签的单词
不幸的是,我正在处理一个非常大的语料库,它实际上已经传播到数百个.gz文件中 – 价值24千兆字节(打包). Python真的是我的母语(哈)但是我想知道我是否还没遇到过需要学习“更快”语言的问题？ 每个.gz文件包含一个纯文本的单个文档,大约56MB gzip压缩,大约210MB解压缩. 每一行都是n-g
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 为什么要用TF-IDF？因为计算机只能识别数字，对于一个一个的单词，
我知道Treebank语料库已被标记,但与布朗语料库不同,我无法弄清楚如何获取标签词典.例如, >>> from nltk.corpus import brown >>> wordcounts = nltk.ConditionalFreqDist(brown.tagged_words()) 这不适用于Treebank语料库？解决方法:快速解决方案 >>> from nltk.corpus import tr
对于所有其他NLTK语料库,调用corpus.raw()会从文件中生成原始文本. 例如： >>> from nltk.corpus import webtext >>> webtext.raw()[:10] 'Cookie Man' 但是,当调用brown.raw()时,您会获得标记文本. >>> from nltk.corpus import brown >>> brown.raw()[:10]
如何从python的gensim加载LDA转换语料库？我尝试过的： from gensim import corpora, models import numpy.random numpy.random.seed(10) doc0 = [(0, 1), (1, 1)] doc1 = [(0,1)] doc2 = [(0, 1), (1, 1)] doc3 = [(0, 3), (1, 1)] corpus = [doc0,doc1,doc2,doc3] dictionary = c
程序代码： #include<stdio.h> #define FETCH 1000 #define RATE 0.0171 int main() { double corpus[49]; int i; corpus[48]=(double)FETCH; for(i=47;i>0;i--) { corpus[i] = (corpus[i+1]+FETCH)/(1+RATE/12); printf("第%d月末本利合计：%.2f\n",i+1,co
从文本到向量 import csv # 出于试验目的，只读取前5条评论 with open('comments.csv', 'r', newline='') as f: comments_reader = csv.reader(f, dialect='excel') corpus = [comment[1] for comment in comments_reader][1:6] for i, commen
介绍 Gensim是一个用于从文档中自动提取语义主题的Python库，足够智能，堪比无 痛人流。Gensim可以处理原生，非结构化的数值化文本(纯文本)。Gensim里面的算法，比如Latent Semantic Analysis(潜在语义分析LSA)，Latent Dirichlet Allocation，Random Projections，通过在语料库的训练下检验词
library(NLP)library(tm)library(wordcloud)library(RColorBrewer)library(e1071)library(gmodels)setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信 ###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/commit/72e6b6cc91bc2bb0
博客引自：https://www.cnblogs.com//DragonFire/p/9220523.html 简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话
更多实时更新的个人学习笔记分享，请关注： 知乎：https://www.zhihu.com/people/yuquanle/columns 微信订阅号：AI小白入门 ID: StudyForAI Flair工具使用教程之如何加载自己的语料库 本教程的展示了如何加载自己的语料库，以便训练自己的模型。 教程地址：https://github.com/zalan
ptb数据集是语言模型学习中应用最广泛的数据集，常用该数据集训练RNN神经网络作为语言预测，tensorflow对于ptb数据集的读取也定义了自己的函数库用于读取，在python 1.0定义了models文件用于导入ptb库函数，然而当python升级后，导入models文件时就会出现：ModuleNotFountError错误，这时需
