我非常喜欢发现可以快速说唱的句子。例如，“我得读一点维基百科”或“不想带着一瓶麦芽威士忌倒在阴沟里”。(乔治·沃茨基)我想用Python编写一个程序，使我能够找到可以清晰表达的单词(或单词组合)，以便在说话时听起来非常快。我最初认为音节与字母比率高的单词是最好的，但是在编写Python程序来查找这些单词时，我只检索到听起来并不快的非常简单的单词(例如“iowa”)。所以我不知道究竟是什么让单词听起来很快。是语素与字母的比例吗？是交替的元音-辅音对的数量吗？你们会如何设计一个python程序来解决这个问题？ 最佳答案 这只是盲目尝试，
我已经根据标记化句子中的1-gram、2-gram、3-gram提取关键字list_of_keywords=[]foriinrange(0,len(stemmed_words)):temp=[]forjinrange(0,len(stemmed_words[i])):temp.append([''.join(x)forxinlist(everygrams(stemmed_words[i][j],1,3))if''.join(x)inset(New_vocabulary_list)])list_of_keywords.append(temp)我已经获得关键字列表为['blood','pr
我已将Gensim词典保存到磁盘。当我加载它时，未填充id2token属性字典。保存字典的一段简单代码:dictionary=corpora.Dictionary(tag_docs)dictionary.save("tag_dictionary_lda.pkl")现在当我加载它时(我正在将它加载到jupyternotebook中)，它仍然可以很好地将token映射到ID，但是id2token不起作用(我无法将ID映射到token)事实上id2token根本没有填充。>dictionary=corpora.Dictionary.load("../data/tag_dictionary_l
我目前正在使用KerasTokenizer创建单词索引，然后将该单词索引与导入的GloVe词典进行匹配以创建嵌入矩阵。然而，我遇到的问题是，这似乎打败了使用词向量嵌入的优势之一，因为当使用经过训练的模型进行预测时，如果它遇到一个不在分词器的词索引中的新词，它会将其从序列中删除.#fitthetokenizertokenizer=Tokenizer()tokenizer.fit_on_texts(texts)word_index=tokenizer.word_index#loadgloveembeddingintoadictembeddings_index={}dims=100glove
例如我们使用gensim训练一个word2vec模型:fromgensimimportcorpora,models,similaritiesfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","Systemandhumansystemengineeringt
我正在尝试使用word2vec来自Python中gensim自然语言处理库的模块。文档说要初始化模型:fromgensim.modelsimportword2vecmodel=Word2Vec(sentences,size=100,window=5,min_count=5,workers=4)gensim希望输入的句子是什么格式？我有原始文本"thequickbrownfoxjumpsoverthelazydogs""ThenacopquizzedMickJagger'sex-wivesbriefly."etc.我需要向word2fec发送什么额外的处理？更新:这是我尝试过的方法。当它
我是一名护士，我知道python但我不是专家，只是用它来处理DNA序列我们得到了用人类语言编写的医院记录，我应该将这些数据插入数据库或csv文件，但它们超过5000行，这可能很难。所有数据都以一致的格式编写让我给你举个例子11/11/2010-09:00am:Hegotnausea,vomitinganddied4hourslater我应该得到以下数据Sex:MaleSymptoms:NauseaVomitingDeath:TrueDeathTime:11/11/2010-01:00pm另一个例子11/11/2010-09:00am:Shegotheartburn,vomitingof
nltk.text.Text的generate方法似乎在NLTK3.0中被移除了。例如:>>>bible=nltk.corpus.gutenberg.words(u'bible-kjv.txt')>>>bibleText=nltk.Text(bible)>>>bibleText.generate()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'Text'objecthasnoattribute'generate'可能只是我记错了怎么操作，但是我在网上能找到的似乎都支持上述方法。知道我做错了什么吗？
利用GPT-3Fine-tunes训练专属语言模型文章目录什么是模型微调（fine-tuning）？为什么需要模型微调？微调vs重新训练微调vs提示设计训练专属模型数据准备清洗数据构建模型微调模型评估模型部署模型总结什么是模型微调（fine-tuning）？ChatGPT已经使用来自互联网的海量开放数据进行了预训练，对于任何输入都可以给出通用回答。如果我们想让ChatGPT的回答更有针对性，我们可以在输入时给出示例，ChatGPT可以通过“示例学习”（few-shotlearning）理解你希望它完成的任务，并产生类似的合理输出。但是“示例学习”每次需要给出示例，使用起来很不方便。微调（fin
我读过一篇论文，它使用ngram计数作为分类器的特征，我想知道这到底是什么意思。示例文本:“Loremipsumdolorsitamet,consetetursadipscingelitr,seddiam”我可以根据此文本创建一元字母组、二元字母组、三元字母组等，我必须在其中定义在哪个“级别”上创建这些一元字母组。“级别”可以是字符、音节、单词、...那么从上面的句子中创建unigrams只会创建一个包含所有单词的列表？创建二元组会导致单词对将彼此跟随的单词组合在一起吗？因此，如果论文谈论ngram计数，它只是简单地从文本中创建unigrams、bigrams、trigrams等，并计
