我目前正在尝试为我的网站开发一个基本的全文搜索，我注意到像“regarding”这样的某些词被列为MySQL全文搜索的停用词。现在这并没有太困扰我，因为人们搜索给定的新闻项目不一定会使用“关于”这个词进行搜索(但我当然不能代表所有人!)。但是，我希望这里有人可以启发我关于拥有停用词列表的理由。谢谢!澄清:我正在为我的全文表使用MyIsam。停用词是MySQL不会索引的词(对于任何全文索引)。正如对此问题的评论中所指出的，有一个完整的停用词列表，没有任何解释。我只是想知道选择“他们”这个词背后是否有理由。 最佳答案 停用词只是英语中的
我想在mysql中重置停用词列表以进行全文搜索。我在我的系统中安装了WAMP服务器，它有phpmyadmin来访问mysql。但我不知道如何在phpmyadmin中重置停用词。谁能告诉我该怎么做。我也是http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_ft_stopword_file阅读此链接但不知道如何使用此链接？？？ 最佳答案 我假设您使用的是WampServer.单击托盘图标，选择MySQL，然后单击my.ini。配置文件将在记
我对Pandas和NLTK有一些疑问。我是编程新手，如果我问的问题可能很容易解决，请原谅。我有一个csv文件，它有3列(Id、标题、正文)和大约15.000行。我的目标是从此csv文件中删除停用词。小写和拆分操作运行良好。但是我找不到为什么停用词没有被删除的错误。我错过了什么？importpandasaspdfromnltk.corpusimportstopwordspd.read_csv("test10in.csv",encoding="utf-8")df=pd.read_csv("test10in.csv")df.columns=['Id','Title','Body']df['T
我正在为NLTK停用词而苦苦挣扎。这是我的一些代码..有人能告诉我哪里出了问题吗？fromnltk.corpusimportstopwordsdefremoveStopwords(palabras):return[wordforwordinpalabrasifwordnotinstopwords.words('spanish')]palabras='''mytextishere''' 最佳答案 您的问题是字符串的迭代器返回每个字符而不是每个单词。例如:>>>palabras="Buenosdias">>>[cforcinpalabr
我正在尝试在非英语文本数据集上运行LDA(潜在狄利克雷分布)。在sklearn的教程中，您可以在这一部分计算要输入LDA的单词的词频:tf_vectorizer=CountVectorizer(max_df=0.95,min_df=2,max_features=n_features,stop_words='english')它具有内置停用词功能，我认为该功能仅适用于英语。我如何为此使用自己的停用词列表？ 最佳答案 您可以将您自己的单词的frozenset分配给stop_wordsargument，例如:stop_words=froz
我正在尝试使用spaCy训练NER模型来识别位置、(人)名和组织。我试图了解spaCy如何识别文本中的实体，但我一直无法找到答案。来自thisissue在Github上和thisexample，看来spaCy使用文本中存在的许多特征(例如POS标记、前缀、后缀以及文本中的其他基于字符和单词的特征)来训练平均感知器。但是，代码中没有任何地方显示spaCy使用GLoVe嵌入(尽管句子/文档中的每个单词似乎都有它们，如果存在于GLoVe语料库中的话)。我的问题是-这些现在在NER系统中使用了吗？如果我将词向量切换到不同的集合，我是否应该期望性能以有意义的方式发生变化？我可以在代码的哪个位置找
我从here得到了问题随着我的改变。我有以下代码:fromnltk.corpusimportstopwordsdefcontent_text(text):stopwords=nltk.corpus.stopwords.words('english')content=[wforwintextifw.lower()instopwords]returncontent如何打印文本中1)包括和2)排除停用词的10个最常出现的词？ 最佳答案 nltk中有一个FreqDist函数importnltkallWords=nltk.tokenize.w
我使用带停用词的NLTK来检测文档的语言，使用AlejandroNolla在http://blog.alejandronolla.com/2013/05/15/detecting-text-language-with-python-and-nltk/描述的方法，而且效果还不错。我还在使用一些未包含在NLTK停用词包中的其他语言，例如捷克语和罗马尼亚语，它们与其他语言一样会出现错误匹配。这些是停用词中的语言:['丹麦语','荷兰语','英语','芬兰语','法语','德语','匈牙利语','意大利语','挪威语','葡萄牙语','俄语','西类牙语','瑞典语','土耳其语']如何扩展N
我有一个分为单词的名称(字符串)列表。有800万个名字，每个名字最多由20个单词(token)组成。唯一代币数量为220万。我需要一种有效的方法来从查询中找到至少包含一个词的所有名称(可能也包含多达20个词，但通常只有几个)。我目前的方法使用PythonPandas，看起来像这样(后来称为original):>>>df=pd.DataFrame([['foo','bar','joe'],['foo'],['bar','joe'],['zoo']],index=['id1','id2','id3','id4'])>>>df.index.rename('id',inplace=True)#
我正在尝试通过解析一长串文本来查找食谱的标签(关键字)。文本包含配方成分、说明和简短的介绍。您认为从标签列表中删除常用词的最有效方法是什么？对于常用词，我指的是像“the”、“at”、“there”、“their”等这样的词。我有2种方法可以使用，您认为哪种方法在速度方面更有效？您知道我可以采用更有效的方法吗？方法一:-确定每个单词出现的次数(使用库Collections)-拥有一个常用词列表，并通过尝试从集合对象中删除该键(如果存在)从集合对象中删除所有“常用词”。-因此速度将由变量delims的长度决定importcollectionsfromCounterdelim=['ther
