我为这个问题的新手性质道歉 – 我一直试图找出Python包装和名称空间,但更好的观点似乎让我无法理解.也就是说,我想将Python包装器用于斯坦福的词性标注器.我没有找到文档here,它提供了一个使用示例： st = StanfordTagger('bidirectional-distsim-wsj-0-18.tagger') st.tag('What i
前段时间,有人在SO上使用NLTK的wordnet包装器问how to retrieve a list of words for a given synset.以下是建议的回复之一： for synset in wn.synsets('dog'): print synset.lemmas[0].name 使用NLTK 3.0运行此代码会产生TypeError：’instancemethod’对象不可订阅. 我尝试了
1.使用Python pip 下载NLTK 2.可以正常的导入 但是导入之后 报错无法正常运行 LookupError: from nltk.book import 在cmd命令行执行 nltk.download() 这样就OK啦!!!!!!!
哪个ngram实现在python中最快？ 我试图描述nltk与vs scott的拉链(http://locallyoptimal.com/blog/2013/01/20/elegant-n-gram-generation-in-python/)： from nltk.util import ngrams as nltkngram import this, time def zipngram(text,n=2): return zip(*[text.split()[i:] for
使用nltk时,标点符号和数字小写不起作用. 我的代码 stopwords=nltk.corpus.stopwords.words('english')+ list(string.punctuation) user_defined_stop_words=['st','rd','hong','kong'] new_stop_words=stopwords+user_d
我是Spark SQL DataFrames和ML的新手(PySpark). 如何创建服装标记器,例如删除停用词并使用nltk中的某些库？我可以延长默认值吗？ 谢谢.解决方法: Can I extend the default one? 并不是的.默认Tokenizer是pyspark.ml.wrapper.JavaTransformer的子类,与pyspark.ml.feature中的其他tra
我试图在数据集中运行我的百万行的函数. >我在数据帧中读取CSV中的数据 >我使用drop list删除我不需要的数据>我通过for循环中的NLTK函数传递它. 码： def nlkt(val): val=repr(val) clean_txt = [word for word in val.split() if word.lower() not in stopwords.words('en
我将nltk数据下载到我的Flask应用程序的数据目录中.视图位于与数据目录相同级别的另一个目录中的蓝图中.在视图中,我正在尝试设置数据的路径,但它不起作用. nltk.data.path.append('../nltk_data/') 这不起作用.如果我使用整个路径,它确实有效. nltk.data.path.append('/home/us
第一次在堆栈中发布 – 总是发现以前的问题足以解决我的问题！我遇到的主要问题是逻辑……即使是伪代码答案也会很棒. 我正在使用python从文本文件的每一行读取数据,格式如下： This is a tweet captured from the twitter api #hashtag http://url.com/site 使用nltk,我可以逐行标记
我想用NLTK标记德语文本.我找到了this question和this project.两者看起来都很复杂,我找不到一些关于如何训练pos标签的NLTK文档.任何提示？我正在寻找一种最简单的方法来输入一些德语文本并找回标记的单词.任何提示？解决方法:斯坦福标记器是用德语培训的. http://nlp.stanford.edu/so
我需要处理一个需要NLTK的项目,所以我在两周前开始学习Python,但很难理解Python和NLTK. 从NLTK文档中,我可以理解以下代码,如果我在下面的代码中手动添加单词apple和pear,它们的效果很好. from nltk.corpus import wordnet as wn apple = wn.synset('apple.n.01') pear = wn.syns
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
我试图使用来自sckit-learn的Tf-idf Vectorizer,使用来自NLTK的西班牙语停用词： from nltk.corpus import stopwords vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords.words("spanish")) 问题是我得到以下警告： /home/---/.virtualenvs/thesis/local/lib/python2.7/site-pack
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
我有文本数据集,我在其中手动将每个记录分类为两个可能的类之一.我在语料库上创建了一个TFIDF,没有英语停用词,训练/测试了一个随机森林分类器,评估了模型,并将模型应用于更大的文本语料库.到目前为止一切都很好,但如何找到更多关于我的模型,即如何找出哪些单词对模型“重要”？解决
我编写了一个Python代码,用于从NLTK库中训练Brill Tagger大约8000个英语句子并标记大约2000个句子. Brill Tagger需要花费很多时间来训练,最后当它完成训练时,程序的最后一个语句有一些微小的语法错误,因此代码没有返回输出. 是否可以将标记器保持在训练状态,同时纠正错误并使程序
我想知道是否有人可以通过代码片段来帮助我,该代码片段演示了如何使用特征频率方法而不是特征存在来训练朴素贝叶斯分类器. 我认为下面第6章link text中所示的是指使用Feature Presence(FP)创建一个特征集 – def document_features(document): document_words = set(docume
我有一个字符串列表,这些字符串都是以“th”结尾的早期现代英语单词.这些包括神话,任命,解除等等 – 它们都是第三人称单数的共轭. 作为一个更大的项目的一部分(使用我的计算机将Gutenberg的Gargantua和Pantagruel的翻译成更像20世纪英语的东西,以便我能够更容易地阅读它)我想删除
我目前正在编写一个运行文档的脚本,提取所有关键字,然后尝试将这些关键字与其他文档中的关键字进行匹配.有一些细节使这个问题复杂化,但它们与我的问题不太相关.基本上我希望能够匹配单词而不管它们出现的时态. 例如：如果给出字符串“游泳”,“游泳”和“游泳”,我想要一个程序,可以
我想从文本中获取最相关的单词以准备标签云. 我使用scikit-learn包中的CountVectoriser： cv = CountVectorizer(min_df=1, charset_error="ignore", stop_words="english", max_features=200) 这很好,因为它给了我的话和频率： counts = cv.fit_transform([text]).toarray().ra
所以我想用“HAPPY”代替所有快乐的表情符号,反之亦然“SAD”用于文本文件的悲伤表情符号.但代码不能正常工作.虽然它检测到表情符号(截至目前:-)),但在下面的例子中,它没有用文本替换表情符号,它只是附加文本,并且由于我似乎无法理解的原因,它也会附加两次. dict_sad={":-(":"SAD
使用[f(x) for x in text]对文本的每一项目进行操作。 long_words = [w for w in V if len(w) > 15] fdist.items() len(set([word.lower() for word in text1])) sorted([w for w in set(text5) if len(w) > 7 and fdist5[w] > 7])
我正在尝试分析一堆搜索术语,这么多个人,他们并没有说太多.也就是说,我想对条款进行分组,因为我认为类似的术语应该具有相似的效果.例如, Term Group NBA Basketball 1 Basketball NBA 1 Basketball 1 Baseball 2 这是一个人为的例子,但
我只需要做这篇文章的标题所说的：编写一个python程序,它返回在文本中至少出现5次的所有单词.我意识到这是一个非常简单的问题.我是一个新手程序员,试图获得一些NLP技能,由于某种原因,我无法弄清楚这一点.非常感谢您的帮助！ 谢谢！解决方法:你应该用“word”来定义你的意思.不同的定义会
我正在使用以下正则表达式,它假设找到字符串’U.S.A.’,但它只获得’A’,是否有人知道什么是错的？ #INPUT import re text = 'That U.S.A. poster-print costs $12.40...' print re.findall(r'([A-Z]\.)+', text) #OUTPUT ['A.'] 预期产出： ['U.S.A.'] 我正在关注NLTK Book,第
