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，
如何使用NLTK检测文本是用什么语言编写的？我看到的示例使用nltk.detect，但是当我在我的mac上安装它时，我找不到这个包。 最佳答案 您是否遇到过以下代码片段？english_vocab=set(w.lower()forwinnltk.corpus.words.words())text_vocab=set(w.lower()forwintextifw.lower().isalpha())unusual=text_vocab.difference(english_vocab)来自http://groups.google.co
如何使用NLTK检测文本是用什么语言编写的？我看到的示例使用nltk.detect，但是当我在我的mac上安装它时，我找不到这个包。 最佳答案 您是否遇到过以下代码片段？english_vocab=set(w.lower()forwinnltk.corpus.words.words())text_vocab=set(w.lower()forwintextifw.lower().isalpha())unusual=text_vocab.difference(english_vocab)来自http://groups.google.co
翻阅NLTK书，不清楚如何从给定句子生成依赖树。本书相关章节:sub-chapterondependencygrammar给出examplefigure但它没有显示如何解析句子以提出这些关系-或者我可能遗漏了NLP中的一些基本内容？编辑:我想要类似于stanfordparser的东西做:给定一个句子“我在睡梦中射杀了一头大象”，它应该返回如下内容:nsubj(shot-2,I-1)det(elephant-4,an-3)dobj(shot-2,elephant-4)prep(shot-2,in-5)poss(sleep-7,my-6)pobj(in-5,sleep-7)
翻阅NLTK书，不清楚如何从给定句子生成依赖树。本书相关章节:sub-chapterondependencygrammar给出examplefigure但它没有显示如何解析句子以提出这些关系-或者我可能遗漏了NLP中的一些基本内容？编辑:我想要类似于stanfordparser的东西做:给定一个句子“我在睡梦中射杀了一头大象”，它应该返回如下内容:nsubj(shot-2,I-1)det(elephant-4,an-3)dobj(shot-2,elephant-4)prep(shot-2,in-5)poss(sleep-7,my-6)pobj(in-5,sleep-7)
我最近在Gensim中发现了doc2vec附加功能。如何在doc2vec中使用预训练的词向量(例如在word2vec原始网站中找到的)？还是doc2vec从它用于段落向量训练的相同句子中获取词向量？谢谢。 最佳答案 请注意，“DBOW”(dm=0)训练模式不需要甚至创建词向量作为训练的一部分。它只是学习擅长依次预测每个单词的文档向量(很像word2vecskip-gram训练模式)。(在gensim0.12.0之前，另一条评论中提到了参数train_words，一些文档建议该参数将共同训练单词。但是，我不相信这实际上有效。开始在ge
我最近在Gensim中发现了doc2vec附加功能。如何在doc2vec中使用预训练的词向量(例如在word2vec原始网站中找到的)？还是doc2vec从它用于段落向量训练的相同句子中获取词向量？谢谢。 最佳答案 请注意，“DBOW”(dm=0)训练模式不需要甚至创建词向量作为训练的一部分。它只是学习擅长依次预测每个单词的文档向量(很像word2vecskip-gram训练模式)。(在gensim0.12.0之前，另一条评论中提到了参数train_words，一些文档建议该参数将共同训练单词。但是，我不相信这实际上有效。开始在ge
NLP之jieba(结巴)制作词云一、jieba的导入%pipinstalljieba二、jieba结巴分词的几种模式及使用精确模式精确划分，视图将句子最精确地切分，适合文本分析jieba.lcut(text,cul_all=False)全局模式全模式把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义jieba.lcut(text,cul_all=True)搜索引擎模式搜索引擎模式，是在精确划分的基础上，再进行全模式划分，，提高召唤率，适合用于搜索引擎分词。jieba.lcut_for_search(text)展示三种模式text2='落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色'prin
使用AnacondaPython2.7Windows10。我正在使用Keras示例训练语言模型:print('Buildmodel...')model=Sequential()model.add(GRU(512,return_sequences=True,input_shape=(maxlen,len(chars))))model.add(Dropout(0.2))model.add(GRU(512,return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(len(chars)))model.add(Activatio
使用AnacondaPython2.7Windows10。我正在使用Keras示例训练语言模型:print('Buildmodel...')model=Sequential()model.add(GRU(512,return_sequences=True,input_shape=(maxlen,len(chars))))model.add(Dropout(0.2))model.add(GRU(512,return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(len(chars)))model.add(Activatio
