已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
今天用了一个超级好用的Chatgpt模型——ChatGLM，可以很方便的本地部署，而且效果嘎嘎好，经测试，效果基本可以平替内测版的文心一言。目录一、什么是ChatGLM？二、本地部署2.1 模型下载2.2 模型部署2.3 模型运行2.3.1 直接在命令行中输入进行问答2.3.2 利用 gradio 库生成问答网页 三、模型与ChatGPT和GPT4AII效果对比3.1ChatGLM3.2ChatGPT3.3GPT4AII四、总结一、什么是ChatGLM？ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 GeneralLanguageModel 架构，具有62亿参数。结合模型量
今天用了一个超级好用的Chatgpt模型——ChatGLM，可以很方便的本地部署，而且效果嘎嘎好，经测试，效果基本可以平替内测版的文心一言。目录一、什么是ChatGLM？二、本地部署2.1 模型下载2.2 模型部署2.3 模型运行2.3.1 直接在命令行中输入进行问答2.3.2 利用 gradio 库生成问答网页 三、模型与ChatGPT和GPT4AII效果对比3.1ChatGLM3.2ChatGPT3.3GPT4AII四、总结一、什么是ChatGLM？ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 GeneralLanguageModel 架构，具有62亿参数。结合模型量
我正在使用Python中的句子训练NaiveBayesClassifier，它给了我下面的错误。我不明白错误可能是什么，任何帮助都会很好。我尝试了许多其他输入格式，但错误仍然存在。代码如下:fromtext.classifiersimportNaiveBayesClassifierfromtext.blobimportTextBlobtrain=[('Ilovethissandwich.','pos'),('Thisisanamazingplace!','pos'),('Ifeelverygoodaboutthesebeers.','pos'),('Thisismybestwork
我正在使用Python中的句子训练NaiveBayesClassifier，它给了我下面的错误。我不明白错误可能是什么，任何帮助都会很好。我尝试了许多其他输入格式，但错误仍然存在。代码如下:fromtext.classifiersimportNaiveBayesClassifierfromtext.blobimportTextBlobtrain=[('Ilovethissandwich.','pos'),('Thisisanamazingplace!','pos'),('Ifeelverygoodaboutthesebeers.','pos'),('Thisismybestwork
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
