Natural Language Toolkit是一个用于计算语言学的Python库。
在pyspark(databricks)中使用来自NLTK的停用词时出现处理错误
我在线找到了以下函数:def RemoveStops(data_str):#nltk.download('stopwords')english_stopwords = stopwords.words(“ english”)broadcast(english_stopwords)#期望...
**代码为** lines_en = codecs.open(r'C:\ Qur'an \ english.txt','r','utf-8-sig')。readlines()用于lines_en:令牌中的行= line.split()all_tokens = []对于lines_en中的行:令牌= line.split(...
我正在尝试建立一个可用于空中交通管制模拟的虚拟飞行员。人类将使用某种措辞(非常明确地)与虚拟飞行员联系。我将是...
[使用NLTK Unigram Tagger,我正在用Brown Corpus训练句子,尝试不同的类别,我得到的价值大致相同。对于每个类别,例如小说,...
[我有下面的代码:import nltk exampleArray = ['狗叫”'def processLanguage():对于exampleArray中的项目:tokenized = nltk.word_tokenize(item)标记= nltk.pos_tag(...
word_tokenize使用相同的代码和相同的数据集,但结果不同,为什么?
上个月,我试图标记文本并创建一个单词,以查看哪个单词经常出现。今天,我想在具有相同代码的相同数据集中再次执行此操作。它仍然有效,但结果是...
word_tokenize使用相同的代码和相同的数据集,但结果不同,为什么?
上个月,我试图标记文本并创建单词袋,以查看哪个单词经常出现。今天,我想在具有相同代码的同一数据集中再次执行此操作,尽管它仍然有效,但是...
我有一个字符串列表,其中一些包含äüö或ß等字母。尝试打印它们会导致产生字符串,例如Natürlich或Bedrückung。正如其他线程所建议的那样,我尝试了...
NTLK nltk.ConditionalFreqDist-绘制ngrams
这里有两个示例,一个有效,并且源自https://www.nltk.org/book/ch02.html,另一个无效。第一个示例绘制单个单词的频率,此处['america','...
例如,我的文本包含几个句子:“第一句话不相关。第二个包含我要保留的KPI信息。第三个没用。第四个提到主题相关...
我正在使用Porter和Lancaster进行词干分析,我发现了以下观察结果:输入:已答复Porter:复制Lancaster:答复输入:两次porter:两次Lancaster:两次输入:来了porter:来了...]]
我有一个Twitter用户列表(screen_names),我需要将其归类为7个预定义类别-教育,艺术,体育,商业,政治,汽车,技术,根据其兴趣...
如何通过nltk.pos_tag()函数使用通用POS标签?
我有一段文字,我想找到数量的'ADJ','PRON','VERB','NOUN'等。我知道有.pos_tag()函数,但是它给我不同的结果,我想要结果为'ADJ','PRON',...
如何通过nltk.pos_tag()函数使用通用POS标签?
我有一段文字,我想找到数量的'ADJ','PRON','VERB','NOUN'等。我知道有.pos_tag()函数,但是它给我不同的结果,我想要结果为'ADJ','PRON',...
[在Mac上使用终端安装了Matplotlib,但在Python中使用ModuleNotFoundError
我在Mac上使用终端安装了matplotlib,并且已成功安装。但是,当我尝试导入matplotlib时,会产生ModuleNotFound错误。以下是我的代码和错误...
我有一个使用nltk tokenize构建的数组数组:-[['this','is','a','long','sentence'],['another','sentence'],['this ','is','a','sentence'],['welcome','to','stack','overflow'...
我正在尝试在一些文本上获得单词的整体tf-idf分数。我正在遵循此处介绍的计算tf-idf的手动方法:https://towardsdatascience.com/natural-language-processing -...
我是nltk和python的菜鸟。最近我遇到了一个问题,我想将在终端中显示的text.similar()显示的内容保存在变量中,但失败了很多次。如何保存? text = nltk.Text(...的word.lower()...