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  • 如何少走弯路安装NLTK?2021-07-18 17:04:55

    NLP中分词是一件麻烦事,nltk可以一定程度上优雅的解决一些需求 如果你去搜索“nltk安装”,那么多半会得到以下的代码 import nltk nltk.download() 你多半不会进入如下界面(因为网络问题会提示远程连接失败) 然后你什么都没下载就试图去使用nltk,会报错如下: LookupError: *********

  • 英文文本分词之工具NLTK2021-06-09 23:29:54

    英文文本分词之工具NLTK 安装NLTK停用词和标点符号包放置验证 安装NLTK pip install nltk 分词需要用到两个包:stopwords和punkt,需要下载: import nltk nltk.download('stopwords') nltk.download('punkt') 如果你能运行成功,那么恭喜,但多半要和我一样,被墙,然后下载失败

  • Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:2020-11-28 11:33:10

    解决如下:原因在于缺少一个模块 window 下  >>>python >>> import nltk>>> nltk.download('punkt')  

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-06-14 21:05:01

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     # sever

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-06-07 13:58:52

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     # sever

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-06-06 11:02:41

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     # sever

  • 垃圾邮件处理2020-05-20 20:08:23

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组   执行代码:     运行结果:       2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串    传统方法来实现  nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     #

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-05-17 20:05:14

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     # sever

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-05-17 19:08:05

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     # sever

  • 12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类2020-05-17 19:01:50

    1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组     2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download()     #

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