我正在使用NLTK从以下命令开始的文本字符串中提取名词:tagged_text=nltk.pos_tag(nltk.Text(nltk.word_tokenize(some_string)))它在英语中运行良好。有没有简单的方法让它也适用于德语？(我没有自然语言编程的经验，但我设法使用了迄今为止很棒的pythonnltk库。) 最佳答案 自然语言软件通过利用语料库和它们提供的统计数据来发挥它的魔力。您需要告诉nltk一些德语语料库，以帮助它正确标记德语。我相信EUROPARL语料库可能会帮助您前进。见nltk.corpus.euro
我正在使用NLTK从以下命令开始的文本字符串中提取名词:tagged_text=nltk.pos_tag(nltk.Text(nltk.word_tokenize(some_string)))它在英语中运行良好。有没有简单的方法让它也适用于德语？(我没有自然语言编程的经验，但我设法使用了迄今为止很棒的pythonnltk库。) 最佳答案 自然语言软件通过利用语料库和它们提供的统计数据来发挥它的魔力。您需要告诉nltk一些德语语料库，以帮助它正确标记德语。我相信EUROPARL语料库可能会帮助您前进。见nltk.corpus.euro
我有一个经过训练的LDA模型，我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后，我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗？谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f
我有一个经过训练的LDA模型，我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后，我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗？谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f
作为我正在进行的一个更大的个人项目的一部分，我试图从各种文本源中分离出内联日期。例如，我有一个很大的字符串列表(通常采用英语句子或语句的形式)，它们采用多种形式:CentraldesigncommitteesessionTuesday10/226:30pmTh9/19LAB:Serialencoding(Section2.2)TherewillbeanotheroneonDecember15thforthosewhoareunabletomakeittoday.Workbook3(MinimumWage):dueWednesday9/1811:59pmHewillbeflyinginS
作为我正在进行的一个更大的个人项目的一部分，我试图从各种文本源中分离出内联日期。例如，我有一个很大的字符串列表(通常采用英语句子或语句的形式)，它们采用多种形式:CentraldesigncommitteesessionTuesday10/226:30pmTh9/19LAB:Serialencoding(Section2.2)TherewillbeanotheroneonDecember15thforthosewhoareunabletomakeittoday.Workbook3(MinimumWage):dueWednesday9/1811:59pmHewillbeflyinginS
我正在尝试构建一个文档检索模型，该模型会返回大多数文档，这些文档按其与查询或搜索字符串的相关性排序。为此，我使用gensim中的Doc2Vec模型训练了一个doc2vec模型。我的数据集采用pandas数据集的形式，其中每个文档都以字符串形式存储在每一行。这是我到目前为止的代码importgensim,reimportpandasaspd#TOKENIZERdeftokenizer(input_string):returnre.findall(r"[\w']+",input_string)#IMPORTDATAdata=pd.read_csv('mp_1002_prepd.txt')d
我正在尝试构建一个文档检索模型，该模型会返回大多数文档，这些文档按其与查询或搜索字符串的相关性排序。为此，我使用gensim中的Doc2Vec模型训练了一个doc2vec模型。我的数据集采用pandas数据集的形式，其中每个文档都以字符串形式存储在每一行。这是我到目前为止的代码importgensim,reimportpandasaspd#TOKENIZERdeftokenizer(input_string):returnre.findall(r"[\w']+",input_string)#IMPORTDATAdata=pd.read_csv('mp_1002_prepd.txt')d
使用NLTK和WordNet，如何将简单时态动词转换成现在、过去或过去分词形式？例如:我想写一个函数，它会给我如下预期形式的动词。v='go'present=present_tense(v)printpresent#prints"going"past=past_tense(v)printpast#prints"went" 最佳答案 在NLTK的帮助下，这也可以完成。它可以给出动词的基本形式。但不是确切的时态，但它仍然很有用。试试下面的代码。fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerwor
使用NLTK和WordNet，如何将简单时态动词转换成现在、过去或过去分词形式？例如:我想写一个函数，它会给我如下预期形式的动词。v='go'present=present_tense(v)printpresent#prints"going"past=past_tense(v)printpast#prints"went" 最佳答案 在NLTK的帮助下，这也可以完成。它可以给出动词的基本形式。但不是确切的时态，但它仍然很有用。试试下面的代码。fromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerwor
