一些背景我是佛罗里达州新学院的文学系学生，目前正在从事一个过于雄心勃勃的创意项目。该项目面向诗歌的算法生成.它是用Python编写的。我的Python知识和自然语言处理知识仅来自通过互联网自学。我已经使用这些东西大约一年了，所以我并不无助，但在不同的时候我在这个项目中前进时遇到了麻烦。目前，我正在进入开发的最后阶段，并遇到了一些障碍。我需要实现某种形式的语法规范化，以便输出不会以未共轭/屈折的穴居人话的形式出现。大约一个月前，SOgavemesomeadviceonhowImightsolvethisissue上的一些友好人士通过使用ngram语言建模器，基本上-但我正在寻找其他解决方
一些背景我是佛罗里达州新学院的文学系学生，目前正在从事一个过于雄心勃勃的创意项目。该项目面向诗歌的算法生成.它是用Python编写的。我的Python知识和自然语言处理知识仅来自通过互联网自学。我已经使用这些东西大约一年了，所以我并不无助，但在不同的时候我在这个项目中前进时遇到了麻烦。目前，我正在进入开发的最后阶段，并遇到了一些障碍。我需要实现某种形式的语法规范化，以便输出不会以未共轭/屈折的穴居人话的形式出现。大约一个月前，SOgavemesomeadviceonhowImightsolvethisissue上的一些友好人士通过使用ngram语言建模器，基本上-但我正在寻找其他解决方
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.文章目录【自然语言处理（NLP
我想计算文本文件中所有单词的频率。>>>countInFile('test.txt')如果目标文本文件是这样的，应该返回{'aaa':1,'bbb':2,'ccc':1}:#test.txtaaabbbcccbbb我在someposts之后用纯python实现了它.但是，我发现纯python方式由于文件大小(>1GB)而不足。我认为借用sklearn的力量是一个候选。如果你让CountVectorizer计算每一行的频率，我猜你会通过对每一列求和来获得词频。但是，这听起来有点间接。用python计算文件中单词的最有效和最直接的方法是什么？更新我的(非常慢的)代码在这里:fromcoll
我想计算文本文件中所有单词的频率。>>>countInFile('test.txt')如果目标文本文件是这样的，应该返回{'aaa':1,'bbb':2,'ccc':1}:#test.txtaaabbbcccbbb我在someposts之后用纯python实现了它.但是，我发现纯python方式由于文件大小(>1GB)而不足。我认为借用sklearn的力量是一个候选。如果你让CountVectorizer计算每一行的频率，我猜你会通过对每一列求和来获得词频。但是，这听起来有点间接。用python计算文件中单词的最有效和最直接的方法是什么？更新我的(非常慢的)代码在这里:fromcoll
我在Postgres数据库中存储了大约300k文档，这些文档带有主题类别(总共大约150个类别)。我还有另外150k个文档还没有类别。我正在尝试找到以编程方式对它们进行分类的最佳方法。我一直在探索NLTK及其朴素贝叶斯分类器。似乎是一个很好的起点(如果您能为这项任务提出更好的分类算法，我会全力以赴)。我的问题是我没有足够的RAM来一次在所有150个类别/300k文档上训练NaiveBayesClassifier(5个类别的训练使用8GB)。此外，随着我对更多类别进行训练，分类器的准确率似乎会下降(2个类别的准确率为90%，5个类别为81%，10个类别为61%)。我是否应该一次只
我在Postgres数据库中存储了大约300k文档，这些文档带有主题类别(总共大约150个类别)。我还有另外150k个文档还没有类别。我正在尝试找到以编程方式对它们进行分类的最佳方法。我一直在探索NLTK及其朴素贝叶斯分类器。似乎是一个很好的起点(如果您能为这项任务提出更好的分类算法，我会全力以赴)。我的问题是我没有足够的RAM来一次在所有150个类别/300k文档上训练NaiveBayesClassifier(5个类别的训练使用8GB)。此外，随着我对更多类别进行训练，分类器的准确率似乎会下降(2个类别的准确率为90%，5个类别为81%，10个类别为61%)。我是否应该一次只
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7年前。Improvethisquestion喜欢https://stackoverflow.com/questions/1521646/best-profanity-filter，但对于Python—我正在寻找可以在本地运行和控制自己的库，而不是Web服务。(虽然很高兴听到您对脏话过滤原则的基本反对意见，但我并不是专门在这里寻找它们。我知道脏话过滤无法识别出所有伤害性的话。我知道发誓，在宏伟的计划，
