在nltk或者其他自然语言处理库中有没有办法把复杂的句子分解成简单的句子？例如:夕阳西下，凉风习习，公园美不胜收==>夕阳西下。一阵凉风吹来。公园太棒了。 最佳答案 这比看起来要复杂得多，因此您不太可能找到一个完全干净的方法。但是，在OpenNLP中使用英语解析器，我可以拿你的例句得到如下语法树:(S(NP(DTThe)(NNpark))(VP(VBZis)(ADJP(RBso)(JJwonderful))(SBAR(WHADVP(WRBwhen))(S(S(NP(DTthe)(NNsun))(VP(VBZis)(VP(VBGset
我正在Tensorflow中尝试一个非常简单的优化——矩阵分解问题。给定一个矩阵V(mXn)，将其分解为W(mXr)和H(rXn)。我从here借用了基于梯度下降的基于tensorflow的矩阵分解实现.有关矩阵V的详细信息。在其原始形式中，条目的直方图如下所示:为了将条目置于[0,1]范围内，我执行了以下预处理。f(x)=f(x)-min(V)/(max(V)-min(V))归一化后，数据的直方图如下所示:我的问题是:鉴于数据的性质:介于0和1之间且大多数条目更接近0而不是1，W和H的最佳初始化是什么？如何根据不同的成本函数定义学习率:|A-WH|_F和|(A-WH)/A|?最小的工
我正在尝试用Python来做R上的STL函数。R命令是fit我如何在Python中执行此操作？我调查了statmodels.tsa有一些时间序列分析功能，但我可以在文档中特别找到“黄土时间序列的季节性分解”。类似地，在Python.org上有一个名为timeseries0.5.0的库，但是它没有文档，而且它的主页看起来很低。我知道rpy2有一个使用包装器的选项，但我不知道如何使用包装器。谢谢。 最佳答案 我一直遇到类似的问题，正在努力寻找前进的最佳途径。HereisagithubrepoforanSTLdecompositionba
QR分解的定义m和n为任意正整数，给出A∈Cm×nA\inC^{m\timesn}A∈Cm×n,任意矩阵都可以不需要满秩等条件，则AAA可分解为A=QRA=QRA=QR,其中Q∈Cm×mQ\inC^{m\timesm}Q∈Cm×m为一正交阵，R∈Cm×nR\inC^{m\timesn}R∈Cm×n为一上三角阵。存在性：唯一性：householder变换考虑一个位于RnR^nRn空间的超平面，以向量ω\omegaω为法向量，该超平面可表示为：S=[x∣ωTx=0,∀x∈Rn]S=[x|\omega^Tx=0,\forallx\inR^n]S=[x∣ωTx=0,∀x∈Rn]该超平面是由无数垂直与ω
这是这个星球上最大的新手问题，但我不确定。我写了一堆执行某些任务的函数，我想要一个“主”函数，例如，当我调用“someProgram.py”时，运行function1、function2并退出。我依稀记得一些关于“main”的事情，但我一点头绪都没有。 最佳答案 Python脚本不是函数的集合，而是语句的集合-函数和类定义只是将名称绑定(bind)到函数或类对象的语句。如果你在程序的顶部或中间放置一条打印语句，它会正常运行而不用在任何函数中。这意味着您可以将所有主要代码放在文件末尾，它会在脚本运行时运行。但是，如果您的脚本是导入
我正在尝试调整使用隐式数据的ALS矩阵分解模型的参数。为此，我尝试使用pyspark.ml.tuning.CrossValidator来运行参数网格并选择最佳模型。我相信我的问题出在评估者身上，但我想不通。我可以使用回归RMSE评估器将其用于显式数据模型，如下所示:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextfrompyspark.ml.recommendationimportALSfrompyspark.ml.tuningimportCrossValidator,ParamGridBuil
我只想知道列出一个数的所有整数因子的最佳方法，给定一个包含其主要因子及其指数的字典。例如，如果我们有{2:3,3:2,5:1}(2^3*3^2*5=360)然后我可以写:foriinrange(4):forjinrange(3):forkinrange(1):print2**i*3**j*5**k但是这里有3个可怕的for循环。给定任何因式分解作为字典对象参数，是否可以将其抽象为函数？ 最佳答案 我有bloggedaboutthis,而最快的纯python(没有itertools)来自TimPeters到python列表的帖子，并使
我正在通过API访问一些数据，我需要为我的请求提供日期范围，例如。开始='20100101'，结束='20150415'。我想我会通过将日期范围分解为不重叠的时间间隔并在每个时间间隔上使用多处理来加快速度。我的问题是我打破日期范围的方式并没有始终如一地给我预期的结果。这是我所做的:fromdatetimeimportdatebegin='20100101'end='20101231'假设我们想把它分成几个部分。首先，我将字符串更改为日期:defget_yyyy_mm_dd(yyyymmdd):#givenstring'yyyymmdd'return(yyyy,mm,dd)year=yy
我想构建一个高效的Python迭代器/生成器，它产生:所有小于N的合数连同他们的质因数分解我将其称为“composites_with_factors()”假设我们已经有一个小于N的素数列表，或者一个可以执行相同操作的素数生成器。注意我:不需要按数字顺序产生数字不要在意一开始是否产生1也不要关心是否产生素数我想这可以用一个聪明的递归生成器来完成...因此，例如，调用composites_with_factors(16)可能会产生:#yieldsvaluesinformof"composite_value,(factor_tuple)"2,(2)4,(2,2)8,(2,2,2)6,(2,3
我寻找具有python接口(interface)并处理丢失数据和零的NMF实现。我不想在开始因式分解之前估算缺失值，我希望它们在最小化函数中被忽略。似乎scikit-learn、nimfa、graphlab和mahout都没有提出这样的选项。谢谢! 最佳答案 使用这个Matlabtopythoncodeconversionsheet我能够从Matlabtoolbox重写NMF图书馆。我必须分解一个稀疏度为0.7%的40kX1k矩阵。使用500个潜在特征，我的机器需要20分钟进行100次迭代。方法如下:importnumpyasnpf
