我正在尝试重现本文的结果:https://arxiv.org/pdf/1607.06520.pdf具体这部分:Toidentifythegendersubspace,wetookthetengenderpairdifferencevectorsandcomputeditsprincipalcomponents(PCs).AsFigure6shows,thereisasingledirectionthatexplainsthemajorityofvarianceinthesevectors.Thefirsteigenvalueissignificantlylargerthantheres
我正在尝试重现本文的结果:https://arxiv.org/pdf/1607.06520.pdf具体这部分:Toidentifythegendersubspace,wetookthetengenderpairdifferencevectorsandcomputeditsprincipalcomponents(PCs).AsFigure6shows,thereisasingledirectionthatexplainsthemajorityofvarianceinthesevectors.Thefirsteigenvalueissignificantlylargerthantheres
我有多个文本，我想根据它们对不同词性(如名词和动词)的使用来创建它们的配置文件。基本上，我需要计算每个词性使用了多少次。我已标记文本，但不知道如何进一步:tokens=nltk.word_tokenize(text.lower())text=nltk.Text(tokens)tags=nltk.pos_tag(text)如何将每个词性的计数保存到变量中？ 最佳答案 pos_tag方法会返回一个(token,tag)对的列表:tagged=[('the','DT'),('dog','NN'),('sees','VB'),('the',
我有多个文本，我想根据它们对不同词性(如名词和动词)的使用来创建它们的配置文件。基本上，我需要计算每个词性使用了多少次。我已标记文本，但不知道如何进一步:tokens=nltk.word_tokenize(text.lower())text=nltk.Text(tokens)tags=nltk.pos_tag(text)如何将每个词性的计数保存到变量中？ 最佳答案 pos_tag方法会返回一个(token,tag)对的列表:tagged=[('the','DT'),('dog','NN'),('sees','VB'),('the',
我正在尝试使用sklearn将词干添加到我的NLP管道中。fromnltk.stem.snowballimportFrenchStemmerstop=stopwords.words('french')stemmer=FrenchStemmer()classStemmedCountVectorizer(CountVectorizer):def__init__(self,stemmer):super(StemmedCountVectorizer,self).__init__()self.stemmer=stemmerdefbuild_analyzer(self):analyzer=supe
我正在尝试使用sklearn将词干添加到我的NLP管道中。fromnltk.stem.snowballimportFrenchStemmerstop=stopwords.words('french')stemmer=FrenchStemmer()classStemmedCountVectorizer(CountVectorizer):def__init__(self,stemmer):super(StemmedCountVectorizer,self).__init__()self.stemmer=stemmerdefbuild_analyzer(self):analyzer=supe
我很好奇，每当遇到预训练词汇中未知的单词时，如何添加一个正常随机化的300维向量(元素类型=tf.float32)。我正在使用预训练的GloVe词嵌入，但在某些情况下，我意识到我遇到了未知词，我想为这个新发现的未知词创建一个正常随机化的词向量。问题是在我目前的设置下，我使用tf.contrib.lookup.index_table_from_tensor根据已知词汇将单词转换为整数。这个函数可以创建新的标记并对一些预定义数量的词汇表外的单词进行哈希处理，但是我的embed将不包含这个新的未知哈希值的嵌入。我不确定是否可以简单地将随机嵌入附加到embed列表的末尾。我也想以一种有效的方式
我很好奇，每当遇到预训练词汇中未知的单词时，如何添加一个正常随机化的300维向量(元素类型=tf.float32)。我正在使用预训练的GloVe词嵌入，但在某些情况下，我意识到我遇到了未知词，我想为这个新发现的未知词创建一个正常随机化的词向量。问题是在我目前的设置下，我使用tf.contrib.lookup.index_table_from_tensor根据已知词汇将单词转换为整数。这个函数可以创建新的标记并对一些预定义数量的词汇表外的单词进行哈希处理，但是我的embed将不包含这个新的未知哈希值的嵌入。我不确定是否可以简单地将随机嵌入附加到embed列表的末尾。我也想以一种有效的方式
这是一个Python和NLTK新手问题。我想找出同时出现10次以上且PMI最高的二元组的频率。为此，我正在使用此代码defget_list_phrases(text):tweet_phrases=[]fortweetintext:tweet_words=tweet.split()tweet_phrases.extend(tweet_words)bigram_measures=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases,window_size=
这是一个Python和NLTK新手问题。我想找出同时出现10次以上且PMI最高的二元组的频率。为此，我正在使用此代码defget_list_phrases(text):tweet_phrases=[]fortweetintext:tweet_words=tweet.split()tweet_phrases.extend(tweet_words)bigram_measures=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases,window_size=
